Validation of a perioperative population factor VIII pharmacokinetic model with a large cohort of pediatric hemophilia a patients
Notice bibliographique
Résumé
Aims Population pharmacokinetic (PK) models are increasingly applied to perform individualized dosing of factor VIII (FVIII) concentrates in haemophilia A patients. To guarantee accurate performance of a population PK model in dose individualization, validation studies are of importance. However, external validation of population PK models requires independent data sets and is, therefore, seldomly performed. Therefore, this study aimed to validate a previously published population PK model for FVIII concentrates administrated perioperatively. Methods A previously published population PK model for FVIII concentrate during surgery was validated using independent data from 87 children with severe haemophilia A with a median (range) age of 2.6 years (0.03–15.2) and body weight of 14 kg (4–57). First, the predictive performance of the previous model was evaluated with MAP Bayesian analysis using NONMEM v7.4. Subsequently, the model parameters were (re)estimated using a combined dataset consisting of the previous modelling data and the data available for the external validation. Results The previous model underpredicted the measured FVIII levels with a median of 0.17 IU mL−1. Combining the new, independent and original data, a dataset comprising 206 patients with a mean age of 7.8 years (0.03–77.6) and body weight of 30 kg (4–111) was obtained. Population PK modelling provided estimates for CL, V1, V2, and Q: 171 mL h−1 68 kg−1, 2930 mL 68 kg−1, 1810 mL 68 kg−1, and 172 mL h−1 68 kg−1, respectively. This model adequately described all collected FVIII levels, with a slight median overprediction of 0.02 IU mL−1. Conclusions This study emphasizes the importance of external validation of population PK models using real‐life data.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».