Effect of NONMEM minimization status and number of replicates on bootstrap parameter distributions for population pharmacokinetic models: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Aims Bootstrap (BS) parameter distributions are often used to characterize estimation uncertainty and determine confidence intervals (CI) for population pharmacokinetic (PPK) model parameters. These results are used to guide inferences about clinical relevance of covariate effects and other model components. The goal of this work was to compare BS parameter distributions using a published PPK model for oxaprozin (OX) under different minimization and re-sampling conditions. Methods Nonparametric BS analyses with NONMEM were conducted on a PPK model for OX and resulting parameter distributions were summarized by: 1) number of BS replicates (REPS), and 2) minimization (MIN) and $COVARIANCE (COV) status. Results For those runs reporting parameter estimates, BS CI for all parameters 1) did not change by more than 9% after 1000 BS REPS; 2) were unaffected by MIN status (<5% change), and most CI were unaffected by COV status (<5% change in all but 1 parameter). Conclusions The number BS REPS should be investigated for each problem, but a general estimate of 1000 REPS may be a useful starting point. MIN status did not affect BS CI for this case. Clinical Pharmacology & Therapeutics (2005) 77, P2–P2; doi: 10.1016/j.clpt.2004.11.010
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,161 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».