【2h】

Estimating impossible curves using NONMEM

机译:使用NONMEM估计不可能的曲线

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摘要

>1On fitting model equations to experimental data, the situation may arise that individual subjects provide insufficient information to obtain adequate parameter estimates due to the fact that not all aspects are exhibited by all subjects or that the models are simply too complex. This may be solved by applying nonlinear mixed effect modelling to the data, which integrates the information provided by different subjects. >2We aim to provide insight into the methodology and its use in these situations, illustrated by three examples: determination of pharmacokinetics in a rising dose design, where the lower doses provide insufficient information (due to assay limitations) to estimate terminal half-life; determination of the kinetics of the low molecular weight heparin enoxaparine (Clexane®) using anti-Xa activity, effectively dealing with lingering low/basal activity; simultaneous estimation of the pharmacokinetics and pharmacodynamics of the low molecular weight heparin dalteparine (Fragmin®) after subcutaneous and intravenous administration.
机译:> 1 在将模型方程式拟合到实验数据时,可能会出现以下情况:由于并非所有受试者都展示了所有方面,或者模型只是简单的事实,因此各个受试者无法提供足够的信息来获取足够的参数估计值太复杂了。这可以通过将非线性混合效应模型应用于数据来解决,该模型将不同主题提供的信息进行了整合。 > 2 我们旨在通过以下三个例子来说明这些方法及其在这些情况下的使用:三个示例:在剂量增加的设计中确定药代动力学,其中较低剂量提供的信息不足(由于测定的局限性)估计终端的半衰期;利用抗Xa活性测定低分子量肝素依诺肝素(Clexane ®)的动力学,有效地处理了挥之不去的低/基础活性;皮下和静脉内给药后,同时评估低分子量肝素达肝素(Fragmin ®)的药代动力学和药效学。

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