• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛萨克林和青霉素G的药代动力学特征的决定因素[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据，以描述观察到的浓度与施用剂量，患者特征（例如，年龄，体重，性别）或生物标志物（例如Choly Concerin，creatinine，crp）之间的相关性
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的最大药物浓度（CMAX）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定CMAX。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的分布量（VD）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定VD。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢曲霉，克洛西林和青霉素G的清除（CL）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定CL。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的半衰期（T1/2）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据，以确定T1/2。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛萨克林和青霉素G的最小抑制浓度（T> MIC）高于最低抑制浓度（T> MIC）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定T> MIC。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的曲线（AUC）面积（AUC）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定AUC。

• 死亡率[时间范围：12个月]
  所有人都导致死亡率
• 疾病的缓解[时间范围：12个月]
  感染性心内膜炎的复发3个月内
• 血栓栓塞事件[时间范围：12个月]
  与心内膜炎有关的中风或栓塞事件
• 阻力发展[时间范围：12个月]
  用重复的血液培养样品评估的治疗过程中导致病原体的耐药性发展，以评估细菌生长和抗生素易感性测试
• 肾衰竭[时间范围：12个月]
  在抗生素治疗期间，肌酐清除率至少为30％
• 梭状芽胞杆菌艰难梭菌感染[时间范围：12个月]
  艰难梭菌在停产的抗生素治疗后3个月内阳性培养
• 不良事件[时间范围：12个月]
  与抗菌治疗有关的不良事件
• 抗生素药代动力学与结果之间的关联[时间范围：12个月]
  次优抗生素浓度之间的潜在关联，与已建立的药代动力学/药效靶标有关，将描述任何次要结果（探索）

感染性心内膜炎（IE）与10-12％的死亡率有关。足够的抗生素治疗对于生存至关重要，由于疾病的严重程度，高剂量服用至关重要。在大多数情况下，采用了β-内酰胺抗生素（例如苯甲酰苯甲林，氨苄青霉素，克洛西林或头孢霉素）。许多患者特征，例如年龄，体重和肾功能）会影响这些药物的药代动力学。然而，个体间的变异性知之甚少，这意味着很大一部分患者面临亚治疗或过度药物浓度的风险，可能会导致治疗衰竭或副作用。

在本研究中，将在接受β-内酰胺治疗的患者感染性心内膜炎以及患者特征和治疗结果的患者中收集数据。将开发数学模型以确定哪些患者因素确定药物药代动力学。基于此模型，将通过数学模拟对剂量方案对个别患者最佳的数学模拟进行预测，以确保治疗和无毒药物浓度。总共将在乌普萨拉大学医院纳入150名患者。遵循知情同意，将在剂量间隔内以6个时间点收集参加血液样本，然后在完整治疗情节（最多6周）中每周3个时间点收集。

该研究的主要目的是确定感染性心内膜炎患者中β-内酰胺抗生素的药代动力学，以及药代动力学特征与各种患者因素（例如年龄，体重，肾功能）如何相关。次要目标是描述性地评估药物暴露，药代动力学/药效目标和临床结果之间的潜在关联。

乌普萨拉大学医院的传染病，内部和急性医学，心脏病学和胸外科手术的患者和样本量患者的纳入。筛选潜在参与者使用电子病历。纳入标准如下：（1）在其中一项研究病房的入院，（2）诊断可能或经过验证的感染性心内膜炎，（3）用β-内酰胺抗生素治疗的治疗，（4）（4）知情的书面同意书以参与学习。将采用以下排除标准：（1）年龄小于18岁以及（2）正在进行或计划的血液透析。

基于先前使用类似方法的研究，每名抗生素物质（总共150名患者）被认为足以发展出强大的数学模型。

纳入后的血液样本和患者数据收集，从治疗开始后一周内将采集一系列样本。 β-内酰胺通常以6-8 h剂量间隔开处方。给药抗生素后，将在0、0,5、1、2、4和6或8小时收集一系列的6个血样（取决于剂量间隔，取决于剂量间隔）。此后，将每周收集一次样品，每周0、3或4（中剂量间隔）和6或8小时（取决于剂量间隔，下一次剂量之前）。

有关患者特征，包括年龄，体重和性别的信息，将从电子病历中获得。此外，将注意到作为常规实践的一部分收集的生物标志物（例如白蛋白，肌酐，CRP）的结果。如果未作为护理标准收集，患者将受到额外样本的约束，以确保每周至少两次监控生物标志物。

临床结局治疗失败定义为在抗生素治疗过程中的死亡率，用于感染性心内膜炎或在治疗完成后的3个月内通过与初始发作相同的病原体隔离治疗后的3个月内。治疗衰竭的其他指标包括心内膜炎的急性手术，临床恶化导致转移到ICU，血栓栓塞事件在开始抗生素后7天以上，以及致病细菌的耐药性发展。将监测以下副作用：肾脏损伤恶化，怀疑是由抗生素治疗引起的过敏反应，梭状芽胞杆菌棘人艰难肠炎或其他可疑的副作用，导致治疗转移到另一种抗生素。

处理样品和数据血样品的处理将在乌普萨拉大学医院传染病系中存储在-70摄氏度。样品将被送往哈丁格的卡罗林斯卡大学医院，使用内部开发的总（非蛋白质结合）物质的内部方法来确定药物浓度。样品将在研究完成后长达10年。

患者姓名和个人身份证将被一个数字替换，该数字是在Excel中随机生成的。个人数据将存储在乌普萨拉大学医院传染病系。只有负责任的研究人员才能访问代码密钥，并能够将个人信息链接到个人参与者。所有信息将根据一般数据保护法规（GDPR）处理，所有分析和数据将使用匿名数据进行。

数学建模和仿真将通过使用非MEM进行非线性混合效应模型来分析收集的药物浓度。将描述施用剂量与测量的药物浓度之间的关联（药代动力学）。将探讨与患者特征和生物标志物的相关性，以及在治愈，死亡率和证明的副作用（药效学）方面的临床结果。

纳入标准：

• 被验证或怀疑的天然或假肢瓣中的左或右侧心内膜炎
• 氨苄青霉素，青霉素G，头孢氨酸或克洛萨克林静脉注射抗生素治疗
• 签署知情同意参加学习

排除标准：

• <18岁
• 持续的透析

• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛萨克林和青霉素G的药代动力学特征的决定因素[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据，以描述观察到的浓度与施用剂量，患者特征（例如，年龄，体重，性别）或生物标志物（例如Choly Concerin，creatinine，crp）之间的相关性
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的最大药物浓度（CMAX）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定CMAX。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的分布量（VD）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定VD。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢曲霉，克洛西林和青霉素G的清除（CL）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定CL。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的半衰期（T1/2）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据，以确定T1/2。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛萨克林和青霉素G的最小抑制浓度（T> MIC）高于最低抑制浓度（T> MIC）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定T> MIC。
• Betalactam抗生素氨苄青霉素，头孢氨酸，克洛西林和青霉素G的曲线（AUC）面积（AUC）[时间范围：6年]
  将使用非线性混合效应模型来分析药物浓度的数据以确定AUC。

• 死亡率[时间范围：12个月]
  所有人都导致死亡率
• 疾病的缓解[时间范围：12个月]
  感染性心内膜炎的复发3个月内
• 血栓栓塞事件[时间范围：12个月]
  与心内膜炎有关的中风或栓塞事件
• 阻力发展[时间范围：12个月]
  用重复的血液培养样品评估的治疗过程中导致病原体的耐药性发展，以评估细菌生长和抗生素易感性测试
• 肾衰竭[时间范围：12个月]
  在抗生素治疗期间，肌酐清除率至少为30％
• 梭状芽胞杆菌艰难梭菌感染[时间范围：12个月]
  艰难梭菌在停产的抗生素治疗后3个月内阳性培养
• 不良事件[时间范围：12个月]
  与抗菌治疗有关的不良事件
• 抗生素药代动力学与结果之间的关联[时间范围：12个月]
  次优抗生素浓度之间的潜在关联，与已建立的药代动力学/药效靶标有关，将描述任何次要结果（探索）

感染性心内膜炎（IE）与10-12％的死亡率有关。足够的抗生素治疗对于生存至关重要，由于疾病的严重程度，高剂量服用至关重要。在大多数情况下，采用了β-内酰胺抗生素（例如苯甲酰苯甲林，氨苄青霉素，克洛西林或头孢霉素）。许多患者特征，例如年龄，体重和肾功能）会影响这些药物的药代动力学。然而，个体间的变异性知之甚少，这意味着很大一部分患者面临亚治疗或过度药物浓度的风险，可能会导致治疗衰竭或副作用。

在本研究中，将在接受β-内酰胺治疗的患者感染性心内膜炎以及患者特征和治疗结果的患者中收集数据。将开发数学模型以确定哪些患者因素确定药物药代动力学。基于此模型，将通过数学模拟对剂量方案对个别患者最佳的数学模拟进行预测，以确保治疗和无毒药物浓度。总共将在乌普萨拉大学医院纳入150名患者。遵循知情同意，将在剂量间隔内以6个时间点收集参加血液样本，然后在完整治疗情节（最多6周）中每周3个时间点收集。

该研究的主要目的是确定感染性心内膜炎患者中β-内酰胺抗生素的药代动力学，以及药代动力学特征与各种患者因素（例如年龄，体重，肾功能）如何相关。次要目标是描述性地评估药物暴露，药代动力学/药效目标和临床结果之间的潜在关联。

乌普萨拉大学医院的传染病，内部和急性医学，心脏病学和胸外科手术的患者和样本量患者的纳入。筛选潜在参与者使用电子病历。纳入标准如下：（1）在其中一项研究病房的入院，（2）诊断可能或经过验证的感染性心内膜炎，（3）用β-内酰胺抗生素治疗的治疗，（4）（4）知情的书面同意书以参与学习。将采用以下排除标准：（1）年龄小于18岁以及（2）正在进行或计划的血液透析。

基于先前使用类似方法的研究，每名抗生素物质（总共150名患者）被认为足以发展出强大的数学模型。

纳入后的血液样本和患者数据收集，从治疗开始后一周内将采集一系列样本。 β-内酰胺通常以6-8 h剂量间隔开处方。给药抗生素后，将在0、0,5、1、2、4和6或8小时收集一系列的6个血样（取决于剂量间隔，取决于剂量间隔）。此后，将每周收集一次样品，每周0、3或4（中剂量间隔）和6或8小时（取决于剂量间隔，下一次剂量之前）。

有关患者特征，包括年龄，体重和性别的信息，将从电子病历中获得。此外，将注意到作为常规实践的一部分收集的生物标志物（例如白蛋白，肌酐，CRP）的结果。如果未作为护理标准收集，患者将受到额外样本的约束，以确保每周至少两次监控生物标志物。

临床结局治疗失败定义为在抗生素治疗过程中的死亡率，用于感染性心内膜炎或在治疗完成后的3个月内通过与初始发作相同的病原体隔离治疗后的3个月内。治疗衰竭的其他指标包括心内膜炎的急性手术，临床恶化导致转移到ICU，血栓栓塞事件在开始抗生素后7天以上，以及致病细菌的耐药性发展。将监测以下副作用：肾脏损伤恶化，怀疑是由抗生素治疗引起的过敏反应，梭状芽胞杆菌棘人艰难肠炎或其他可疑的副作用，导致治疗转移到另一种抗生素。

处理样品和数据血样品的处理将在乌普萨拉大学医院传染病系中存储在-70摄氏度。样品将被送往哈丁格的卡罗林斯卡大学医院，使用内部开发的总（非蛋白质结合）物质的内部方法来确定药物浓度。样品将在研究完成后长达10年。

患者姓名和个人身份证将被一个数字替换，该数字是在Excel中随机生成的。个人数据将存储在乌普萨拉大学医院传染病系。只有负责任的研究人员才能访问代码密钥，并能够将个人信息链接到个人参与者。所有信息将根据一般数据保护法规（GDPR）处理，所有分析和数据将使用匿名数据进行。

数学建模和仿真将通过使用非MEM进行非线性混合效应模型来分析收集的药物浓度。将描述施用剂量与测量的药物浓度之间的关联（药代动力学）。将探讨与患者特征和生物标志物的相关性，以及在治愈，死亡率和证明的副作用（药效学）方面的临床结果。

纳入标准：

• 被验证或怀疑的天然或假肢瓣中的左或右侧心内膜炎
• 氨苄青霉素，青霉素G，头孢氨酸或克洛萨克林静脉注射抗生素治疗
• 签署知情同意参加学习

排除标准：

• <18岁
• 持续的透析