Les aminosides sont des antibiotiques concentration-dépendants qui nécessitent à ce titre l’obtention d’une concentration plasmatique élevée au pic afin d’atteindre les objectifs pharmacocinétique-pharmacodynamiques. Néanmoins, en raison de leur néphrotoxicité, ces antibiotiques font fréquemment l’objet d’une sous-prescription et sont volontiers sous-dosés, c’est pourquoi un suivi thérapeutique pharmacologique précoce est recommandé lors de l’emploi de cette classe d’antibiotique afin de s’assurer de leur efficacité. Ce suivi ne permet pourtant pas une adaptation de la posologie dès la toute première dose d’aminosides. L’objectif de ce travail est de proposer un outil faisant appel à des formules simples de pharmacocinétiques, permettant d’estimer la concentration au pic et donc de calculer une posologie de gentamicine qui s’approche au plus près de la posologie optimale, et ce a priori, évitant ainsi le risque de sous-dosage et l’émergence de sous-populations bactériennes résistantes. Le modèle élaboré a ensuite été testé sur les 24 patients suivants traités par gentamicine. À l’aide de cet outil, il a été possible d’estimer la concentration en gentamicine au pic avec une précision inférieure à 10 % pour 62 % des patients et pour 79 % des patients avec une précision de 15 %. L’emploi de cet outil simple et pratique peut permettre d’éviter le sous-dosage en gentamicine à l’origine d’échecs thérapeutiques et de sélection de mutants résistants.

Aminoglycosides are concentration-dependent killing antibiotics, so that it is necessary to obtain elevated peak levels to reach the pharmacokinetic-pharmacodynamic objectives. Because of their nephrotoxicity, this class of antibiotics are frequently underprescribed and giving at an insufficient dosage when prescribed. That is why therapeutical drug monitoring (TDM) of aminoglycosides is recommanded to assess efficacy. Unfortunately, this TDM allows not a dosage adaptation on the first dose of aminoglycosides. The aim of the work was to elaborate a model using simple pharmacokinetics formulae to estimate gentamicin peak levels and so to propose an optimal a priori dosage on the first dose of gentamicin. The final model was tested out on 24 patients treated by gentamicin. The model was able to predict gentamicin peak levels in 62% of patients with a 10% precision and in 79% of patients with a 15% precision. Using this simple and practical tool might avoid under-dosage of gentamicin and clinical failure due to the selection of resistant bacteriae.