External qualification of the Web‐Accessible Population Pharmacokinetic Service–Hemophilia (WAPPS‐Hemo) models for octocog alfa using real patient data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing adult patient pharmacokinetic (PK) data from the published Advate vs Kovaltry PK crossover study were used for this validation study. This data set is appropriate for qualification, given that it has not been previously submitted to Web-Accessible Population Pharmacokinetic Service-Hemophilia (WAPPS-Hemo) and will not have impacted the WAPPS-Hemo models for Kovaltry. OBJECTIVE: To compare the population PK parameters for Kovaltry (BAY 81-8973) derived from the WAPPS-Hemo models with PK parameters derived from noncompartmental analysis (NCA), using a validation PK dataset. METHODS: The qualification data set included Kovaltry factor activity (10 samples per infusion) and anthropometric data for 18 patients. Two analyses were performed comparison of Bayesian forecasting from the WAPPS-Hemo models versus NCA using the full 10-sample data set; and comparison of Bayesian forecasting using the full versus reduced 4- and 3-sample data sets. Agreement between outcomes was assessed by quantifying the variability and bias of the error. RESULTS: Comparison of WAPPS-Hemo models versus NCA led to well-correlated outcomes despite a systematic overprediction of clearance. Population PK models demonstrated greater consistency with NCA on one-stage data, compared with chromogenic data. WAPPS-Hemo model results were consistent in reduced sampling compared to full sampling. Inclusion of a 48-hour time point in the reduced sampling greatly improved the consistency with full sampling. DISCUSSION: Qualification of population PK models and their use for Bayesian forecasting in full and reduced sampling is an essential step toward their validation. The evaluations performed in this study support the confidence of PK parameter estimates provided by the models.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| 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) | 0,003 | 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 ».