MAP Bayesian modelling combining striatal dopamine receptor occupancy and plasma concentrations to optimize antipsychotic dose regimens in individual patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: receptor occupancy (RO) in patients with schizophrenia treated with either olanzapine or risperidone, in order to facilitate clinician exploration of the impact of treatment strategies on RO using sparse plasma concentration measurements. METHODS: Previously developed population pharmacokinetic models for olanzapine and risperidone were combined with a pharmacodynamic model for D2 RO and implemented in the R programming language. Maximum a posteriori Bayesian estimation was used to provide predictions of plasma concentration and RO based on sparse concentration sampling. These predictions were then compared to observed plasma concentration and RO. RESULTS: The average (standard deviation) response times of the tools, defined as the time required for the application to predict parameter values and display the output, were 2.8 (3.1) and 5.3 (4.3) seconds for olanzapine and risperidone, respectively. The mean error (95% confidence interval) and root mean squared error (95% confidence interval) of predicted vs. observed concentrations were 3.73 ng/mL (-2.42-9.87) and 10.816 ng/mL (6.71-14.93) for olanzapine, and 0.46 ng/mL (-4.56-5.47) and 6.68 ng/mL (3.57-9.78) for risperidone and its active metabolite (9-OH risperidone). Mean error and root mean squared error of RO were -1.47% (-4.65-1.69) and 5.80% (3.89-7.72) for olanzapine and -0.91% (-7.68-5.85) and 8.87% (4.56-13.17) for risperidone. CONCLUSION: RO from sparsely sampled concentration measurements in an accessible and accurate form.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».