Exploring Population Pharmacokinetic Modeling with Resampling Visualization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the last decade, population pharmacokinetic (PopPK) modeling has spread its influence in the whole process of drug research and development. While targeting the construction of the dose-concentration of a drug based on a population of patients, it shows great flexibility in dealing with sparse samplings and unbalanced designs. The resampling approach has been considered an important statistical tool to assist in PopPK model validation by measuring the uncertainty of parameter estimates and evaluating the influence of individuals. METHODS: The current work describes a graphical diagnostic approach for PopPK models by visualizing resampling statistics, such as case deletion and bootstrap. To examine resampling statistics, we adapted visual methods from multivariate analysis, parallel coordinate plots, and multidimensional scaling. RESULTS: Multiple models were fitted, the information of parameter estimates and diagnostics were extracted, and the results were visualized. With careful scaling, the dependencies between different statistics are revealed. Using typical examples, the approach proved to have great capacity to identify influential outliers from the statistical perspective, which deserves special attention in a dosing regimen. DISCUSSION: By combining static graphics with interactive graphics, we are able to explore the multidimensional data from an integrated and systematic perspective. Complementary to current approaches, our proposed method provides a new way for PopPK modeling analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».