Development and evaluation of the population pharmacokinetic models for FVIII and FIX concentrates of the WAPPS‐Hemo project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Web-Accessible Population Pharmacokinetic Service (WAPPS) project generates individually predicted pharmacokinetic (PK) profiles and tailored prophylactic treatment regimens for haemophilic patients, which rely on a set of population PK (PopPK) models providing concentrate-specific priors for the Bayesian forecasting methodology. AIM: To describe the predictive performance of the WAPPS PopPK models in use on the WAPPS-Hemo platform. METHODS: Data for modelling include dense PK data obtained from industry sponsored and independent PK studies, and dense and sparse data accumulated through WAPPS-Hemo. WAPPS PopPK models were developed via non-linear mixed-effect modelling taking into account the effects of covariates and between-individual-and sometimes between-occasion-variability. Model evaluation consisted of (a) prediction-corrected Visual Predictive Check (pcVPC), (b) Limited Sampling Analysis (LSA) and (c) repeated hold-out cross-validation. RESULTS: Thirty-three WAPPS PopPK models built on data from 3188 patients (ages 1-78 years) under treatment by factor VIII or IX products (FVIII, FIX) were evaluated. Overall, models exhibit excellent performance characteristics. The pcVPC shows that the observed PK data fall within acceptable 90% interpercentile predictive bands. A slight overprediction beyond the expected half-life, an anticipated result of using sparse data, occurs for some models. The LSA results in lower than 3% of relative error for FVIII and FIX products and 16% for engineered FIX products. Cross-Validation analysis yields relative errors lower than 1.5% and 1.4% in estimates of half-life and time to 0.02 IU/mL, respectively. CONCLUSION: The WAPPS-Hemo models consistently showed excellent performance characteristics for the intended use for Bayesian forecasting of individual PK profiles.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».