Performance of Different Population Pharmacokinetic Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been an increased focus on population pharmacokinetics (PK) to improve the drug development process since the "Critical Path paper" by the Food and Drug Administration. This increased interest has given rise to additional algorithms. OBJECTIVES: The purpose of this exercise was to compare the new algorithms iterative-2-stage (ITS) and maximum likelihood expectation maximization (MLEM) available in ADAPT 5 with other methods. METHODS: A total of 29 clinical trials with different study designs were simulated. Different algorithms were used to fit the simulated data, and the estimated parameters were compared with the true values. The algorithms ITS and MLEM were compared with the standard-2-stage, Iterative-2-Stage (IT2S) method in the IT2S package and the first-order conditional estimate (FOCE) method in NONMEM version VI. Imprecision and bias for the population PK parameters, variances, and individual PK parameters were used to compare the methods. RESULTS: Population PK parameters were well estimated and bias low for all nonlinear mixed effect modeling approaches. These approaches were superior to the standard-2-stage analyses. The algorithm MLEM was better than IT2S and ITS in predicting the PK and variability parameters. Residual variability was better estimated using MLEM and FOCE. A difference in the estimation of the variance exists between FOCE and the other methods. Variances estimated with FOCE often had shrinkage issues, whereas MLEM in ADAPT 5 had practically no shrinkage problems. Using MLEM, a reduction from 3000 to 1000 samples in the expectation maximization step had no impact on the results. CONCLUSIONS: The new algorithm MLEM in ADAPT 5 was consistently better than IT2S and ITS in its prediction of PK parameters, variances, and the residual variability. It was comparable with the FOCE method with significantly fewer shrinkage issues in the estimation of variance. The number of samples used in the expectation maximization step with MLEM did not influence the results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».