Pharmacometrics: so much mathematics and why planes achieve their destinations with almost perfect results …
Notice bibliographique
Résumé
Editorial: The mention of population analysis or pharmacokinetic and pharmacodynamic (PKPD) modelling often sends clinicians and clinical pharmacologists running, not wanting to know about mathematics and understanding complexity. Individualized dosing, optimal design of studies and mechanistic models of physiological processes are all ‘too hard’ often leading to another refrain – ‘and how do we apply this to our clinical practice?’ However, we are prepared to use complex technology and equipment in the practice of medicine that requires high level mathematical complexity, but we fear the use of similar methods to investigate, explore and understand drug therapy, drug effects and disease progression. Should we not be using the most modern methods to quantify and understand clinical pharmacology? Mathematics underlies much of how we function, specifically that we expect pilots and airlines to use the most advanced computers, simulations and analytic techniques to make flying safe. We often rely on global position system (GPS) devices to assist us in arriving at our destinations; require that our computer and smartphone operating systems provide fundamental conveniences and coordinate our schedules, phone calls and information and utilize Google™ to search for information on any number of topics. So why do we struggle with them in understanding drug effects?
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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 | 0,050 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».