Utilización de antimicrobianos en las infecciones odontogénicas en niños y adolescentes: análisis farmacocinético/farmacodinámico (PK/PD)

El objetivo de este estudio es evaluar la eficacia de los tratamientos más utilizados en infecciones odontogénicas en niños y adolescentes aplicando criterios farmacocinéticos/farmacodinámicos (PK/PD). Se han simulado las curvas de concentración plasmática libre-tiempo a partir de parámetros farmacocinéticos medios de amoxicilina, amoxicilina-ácido clavulánico, cefuroxima axetilo, espiramicina, clindamicina, azitromicina y metronidazol. Para los antibióticos con actividad dependiente del tiempo, se ha calculado el tiempo durante el cual las concentraciones permanecen por encima de la concentración inhibitoria mínima (CIM90) de los microorganismos (T>CIM). Para los antimicrobianos con actividad dependiente de la concentración, se ha calculado el cociente entre el área bajo la curva y la CIM90 (ABC/CIM90). Con amoxicilina-ácido clavulánico (80 mg/kg/día) se han obtenido índices de eficacia adecuados frente a los microorganismos estudiados (T > CIM > 40%), excepto paraVeillonella spp. Clindamicina (40 mg/kg/día) también ha presentado índices PK/PD adecuados frente a la mayoría de los patógenos, excepto Lactobacillus, Actinobacillus actinomycetemcomitans, Peptostreptococcus resistente a penicilina y Eikenella corrodens. Con dosis altas de amoxicilina los resultados no han sido satisfactorios frente a varias especies bacterianas. Con azitromicina y metronidazol no se han alcanzado valores adecuados frente a la mayoría de patógenos (ABC/CIM90 < 25). En conclusión, el tratamiento empírico más adecuado en infecciones odontogénicas en niños y adolescentes es amoxicilina-ácido clavulánico en altas dosis de amoxicilina, aunque se puede utilizar como alternativa clindamicina. Sería conveniente confirmar estos resultados mediante ensayos clínicos, para cuyo diseño y evaluación podría ser de gran utilidad la aplicación de estudios PK/PD.

Optimal control of non-linear systems through hybrid cell-mapping/artificial-neural-networks techniques

In this paper, a real-time optimal control technique for non-linear plants is proposed. The control system makes use of the cell-mapping (CM) techniques, widely used for the global analysis of highly non-linear systems. The CM framework is employed for designing approximate optimal controllers via a control variable discretization. Furthermore, CM-based designs can be improved by the use of supervised feedforward artificial neural networks (ANNs), which have proved to be universal and efficient tools for function approximation, providing also very fast responses. The quantitative nature of the approximate CM solutions fits very well with ANNs characteristics. Here, we propose several control architectures which combine, in a different manner, supervised neural networks and CM control algorithms. On the one hand, different CM control laws computed for various target objectives can be employed for training a neural network, explicitly including the target information in the input vectors. This way, tracking problems, in addition to regulation ones, can be addressed in a fast and unified manner, obtaining smooth, averaged and global feedback control laws. On the other hand, adjoining CM and ANNs are also combined into a hybrid architecture to address problems where accuracy and real-time response are critical. Finally, some optimal control problems are solved with the proposed CM, neural and hybrid techniques, illustrating their good performance.