Understanding and applying pharmacometric modelling and simulation in clinical practice and research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the dose-concentration-effect relationship is a fundamental component of clinical pharmacology. Interpreting data arising from observations of this relationship requires the use of mathematical models; i.e. pharmacokinetic (PK) models to describe the relationship between dose and concentration and pharmacodynamic (PD) models describing the relationship between concentration and effect. Drug development requires several iterations of pharmacometric model-informed learning and confirming. This includes modelling to understand the dose-response in preclinical studies, deriving a safe dose for first-in-man, and the overall analysis of Phase I/II data to optimise the dose for safety and efficacy in Phase III pivotal trials. However, drug development is not the boundary at which PKPD understanding and application stops. PKPD concepts will be useful to anyone involved in the prescribing and administration of medicines for purposes such as determining off-label dosing in special populations, individualising dosing based on a measured biomarker (personalised medicine) and in determining whether lack of efficacy or unexpected toxicity maybe solved by adjusting the dose rather than the drug. In clinical investigator-led study design, PKPD can be used to ensure the optimal dose is used, and crucially to define the expected effect size, thereby ensuring power calculations are based on sound prior information. In the clinical setting the most likely people to hold sufficient expertise to advise on PKPD matters will be the pharmacists and clinical pharmacologists. This paper reviews fundamental PKPD principles and provides some real-world examples of PKPD use in clinical practice and applied clinical research.
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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 | 0,112 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 découle