Principios de estadística Bayesiana y su relación con la farmacocinética aplicada

Abstract

La metodología estadística Bayesiana permite, si se conoce la probabilidad poblacional de que un suceso ocurra, modificar su valor cuando se dispone de nueva información individual. Aunque las metodologías Bayesiana y frecuentista (clásica) tienen idénticos campos de aplicación, la primera se aplica cada vez más en investigación científica y análisis de big data. En la farmacoterapia moderna, la farmacocinética clínica ha sido responsable de la expansión de la monitorización, facilitada por desarrollos técnico-analíticos y matemático-estadísticos. La farmacocinética poblacional ha permitido identificar y cuantificar las características fisiopatológicas y de tratamiento en una población de pacientes determinada, en particular en pediatría y neonatología, y otros grupos vulnerables, ex plicando la variabilidad farmacocinética interindividual. Asimismo, la estimación Bayesiana resulta importante como herramienta estadística aplicada en programas informáticos de optimización far- macoterapéutica cuando la monitorización farmacológica se basa en la interpretación farmacoci- nética clínica. Aunque con ventajas y limitaciones, la optimización farmacoterapéutica basada en la estimación Bayesiana es cada vez más usada en la actualidad, siendo el método de referencia. Esto es particularmente conveniente para la práctica clínica de rutina debido al limitado número de muestras requeridas por parte del paciente, y a la flexibilidad en cuanto a los tiempos de muestreo de sangre para cuantificación de fármacos. Así, la aplicación de los principios Bayesianos a la práctica de la farmacocinética clínica resulta en la mejora de la atención farmacoterapéutica.If one knows the probability of an event occurring in a population, Bayesian statistics allows modifyingits value when there is new individual information available. Although the Bayesian andfrequentist (classical) methodologies have identical fields of application, the first one is increasinglyapplied in scientific research and big data analysis. In modern pharmacotherapy, clinical pharmacokineticshas been used for the expansion of monitoring, facilitated by technical-analytical andmathematical-statistical developments. Population pharmacokinetics has allowed the identificationand quantification of pathophysiological and treatment characteristics in a specific patient population,especially in the pediatric and neonatal population and other vulnerable groups, explaininginterindividual variability. Likewise, Bayesian estimation is important as a statistical tool applied inpharmacotherapy optimization software when pharmacological monitoring is based on clinical pharmacokineticinterpretation. With its advantages and despite its limitations, pharmacotherapeutic optimizationbased on Bayesian estimation is increasingly used, becoming the reference method today.This characteristic is particularly convenient for routine clinical practice due to the limited numberof samples required from the patient and the flexibility it shows regarding blood sampling times fordrug quantification. Therefore, the application of Bayesian principles to the practice of clinical pharmacokineticshas led to the improvement of pharmacotherapeutic care.