Exploring various measures of the area under the curve for the assessment of dose-proportionality and estimation of bioavailability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In pharmacokinetics, the area under the concentration versus time curve (AUC) extrapolated to infinity (AUC0-∞) is the preferred metric but it is not always possible to have a reliable estimate of the terminal phase half-life. Here we sought to explore the accuracy of three different area measures to accurately identify dose proportionality and bioavailability. METHODS: One to three compartment model simulations with different doses for dose-proportionality or different rates and/or extents of bioavailability. Area measures evaluated were AUC0-∞, to the last quantifiable concentration (AUCtlast), and to a common time value (AUCt'). RESULTS: Under linear pharmacokinetics, AUCt' provided the most accurate measure of dose proportionality. Except for the one compartment model where AUC0-∞ provided the best predictor of the true measure, there was no clear advantage to the use of either of the three measures of AUC. CONCLUSION: With uncertainty about the terminal phase half-life, the use of AUCt' can be a very useful and even the preferred measure of exposure for use in assessing proportionality in exposure between doses. The choice of AUC measure in bioavailability is less clear and may depend on compartmental nature of the drug, and study parameters including assay sensitivity and sampling protocols.
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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 | 0,063 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».