进步和进一步比较的软件工具,以费舍尔信息矩阵为基础的设计评估在药物测量
Lucie Fayette1,2, Karl Brendel3, France Mentré4
1Université Paris Cité et Université Sorbonne Paris Nord, Inserm, IAME, F-75018 , Paris, France. lucie.fayette@inserm.fr.
非线性混合效应模型 (NLMEM) 的新旧软件工具为临床研究设计提供了可靠的预测. 区块对角的费舍尔信息矩阵 (FIM) 近似与临床试验模拟 (CTS) 一致.
科学领域:
- 制药指标 (Pharmacometrics) 是一个指标.
- 临床试验设计 临床试验设计
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 非线性混合效应模型 (NLMEM) 对于临床研究设计至关重要.
- 通过一阶模型线性化使用费舍尔信息矩阵 (FIM) 评估研究设计是标准实践.
- 之前的研究强调了专用工具的一致性,在与临床试验模拟 (CTS) 相比,更倾向于区块对角 FIM近似方法,而不是全矩阵方法.
研究的目的:
- 用于非线性混合效应模型 (NLMEM) 研究设计的旧 (PFIM,PopED) 和新 (NONMEM$Design,MlxDesignEval,Pumas OptimalDesign) 软件工具的预测准确度进行比较.
- 评估不同估计软件的性能与从临床试验模拟 (CTS) 获得的经验预测相比.
- 评估FIM近似在复杂设计中预测不确定性和参数估计的可靠性.
主要方法:
- 在五个软件工具中实施了基于分析和ODE的药理动力学 (PK) 和药理动力学/药理动力学 (PK/PD) 模型.
- 包括具有共变量和交叉设计的新案例,其中包含了间场合变化 (IOV).
- 计算机预测了相对标准误差 (RSE) 和D标准,并使用不同的估计工具将它们与CTS的实证RSE和D标准进行了比较.
主要成果:
- 在给定的FIM近似值的评估软件中观察到一致的RSE和D标准值.
- 区块对角的FIM近似显示出与CTS结果的更好对齐,这些结果在不同的估计工具中是可比的.
- 对协变效应的预测是可靠的,IOV变异被准确地反映出来.
结论:
- 旧的和新的软件工具都为非线性混合效应模型 (NLMEM) 研究设计提供可靠的不确定性预测.
- 参数估计在各种软件选择中都是可靠的.
- 用户可以自信地选择他们喜欢的软件,以进行强大的临床研究设计评估.
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