Nlmixr2 Versus NONMEM: An Evaluation of Maximum A Posteriori Bayesian Estimates Following External Evaluation of Gentamicin and Tobramycin Population Pharmacokinetic Models
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this project is to compare the results of the same study carried out on NONMEM and nlmixr2. This analysis consists of evaluating previously published population pharmacokinetic models of gentamicin and tobramycin in our population of interest with sparse concentrations. A literature review was performed to determine the gentamicin and tobramycin models in critically ill adult patients. In parallel, gentamicin and tobramycin dosing data, information on the treatment, the patient, and the bacteria were collected retrospectively in 2 Quebec establishments. The external evaluations were previously performed using NONMEM Version 7.5. Model equations were rewritten with R, and external evaluations were performed using nlmixr2. Predictive performance was assessed based on the estimation of bias and imprecision of the prediction error for maximum a posteriori (MAP) Bayesian PK parameter and observed concentrations. Comparison between nlmixr2 and NONMEM was performed on 4 gentamicin and 3 tobramycin population pharmacokinetic models. Compared to NONMEM, for gentamicin and tobramycin clearance and central volume of distribution, nlmixr2 produced individual pharmacokinetic parameters with bias values ranging from -32.5% to 5.67% and imprecision values ranging from 6.33% to 32.5%. Despite these differences, population bias and imprecision for sparse concentrations were low and ranged from 0% to 5.3% and 0.2% to 6.5%, respectively. The external evaluations performed with both software packages resulted in the same interpretation in terms of population predictive performance for all 7 models. Nlmxir2 showed comparable predictive performance with NONMEM with sparse concentrations that are, at most, sampled twice within a single dose administration (peak and trough).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,082 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».