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Produktbild: Pharmaco Modeling w/NONMEM

Pharmaco Modeling w/NONMEM

143,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

27.06.2014

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,2 cm

Gewicht

645 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-58229-9

Beschreibung

Rezension

"This book may make the "User Guide V experience" a story from the good old times for the next generation of pharmacometricians." (CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, 22 December 2014)

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

27.06.2014

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,2 cm

Gewicht

645 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-58229-9

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Pharmaco Modeling w/NONMEM
  • Preface xiii
     
    CHAPTER 1 The Practice of Pharmacometrics 1
     
    1.1 Introduction 1
     
    1.2 Applications of Sparse Data Analysis 2
     
    1.3 Impact of Pharmacometrics 4
     
    1.4 Clinical Example 5
     
    CHAPTER 2 Population Model Concepts and Terminology 9
     
    2.1 Introduction 9
     
    2.2 Model Elements 10
     
    2.3 Individual Subject Models 11
     
    2.4 Population Models 12
     
    2.4.1 Fixed-Effect Parameters 13
     
    2.4.2 Random-Effect Parameters 14
     
    2.5 Models of Random Between-Subject Variability (L1) 17
     
    2.5.1 Additive Variation 17
     
    2.5.2 Constant Coefficient of Variation 18
     
    2.5.3 Exponential Variation 18
     
    2.5.4 Modeling Sources of Between-Subject Variation 19
     
    2.6 Models of Random Variability in Observations (L2) 19
     
    2.6.1 Additive Variation 20
     
    2.6.2 Constant Coefficient of Variation 21
     
    2.6.3 Additive Plus CCV Model 22
     
    2.6.4 Log-Error Model 24
     
    2.6.5 Relationship Between RV Expressions and Predicted Concentrations 24
     
    2.6.6 Significance of the Magnitude of RV 25
     
    2.7 Estimation Methods 26
     
    2.8 Objective Function 26
     
    2.9 Bayesian Estimation 27
     
    CHAPTER 3 NONMEM Overview and Writing an NM-TRAN Control Stream 28
     
    3.1 Introduction 28
     
    3.2 Components of the NONMEM System 28
     
    3.3 General Rules 30
     
    3.4 Required Control Stream Components 31
     
    3.4.1 $PROBLEM Record 31
     
    3.4.2 The $DATA Record 32
     
    3.4.3 The $INPUT Record 35
     
    3.5 Specifying the Model in NM-TRAN 35
     
    3.5.1 Calling PREDPP Subroutines for Specific PK Models 35
     
    3.5.2 Specifying the Model in the $PK Block 38
     
    3.5.3 Specifying Residual Variability in the $ERROR Block 45
     
    3.5.4 Specifying Models Using the $PRED Block 49
     
    3.6 Specifying Initial Estimates with $THETA, $OMEGA, and $SIGMA 50
     
    3.7 Requesting Estimation and Related Options 56
     
    3.8 Requesting Estimates of the Precision of Parameter Estimates 62
     
    3.9 Controlling the Output 63
     
    CHAPTER 4 Datasets 66
     
    4.1 Introduction 66
     
    4.2 Arrangement of the Dataset 68
     
    4.3 Variables of the Dataset 71
     
    4.3.1 TIME 71
     
    4.3.2 DATE 71
     
    4.3.3 ID 72
     
    4.3.4 DV 74
     
    4.3.5 MDV 74
     
    4.3.6 CMT 74
     
    4.3.7 EVID 75
     
    4.3.8 AMT 76
     
    4.3.9 RATE 77
     
    4.3.10 ADDL 78
     
    4.3.11 II 79
     
    4.3.12 SS 80
     
    4.4 Constructing Datasets with Flexibility to Apply Alternate Models 80
     
    4.5 Examples of Event Records 81
     
    4.5.1 Alternatives for Specifying Time 81
     
    4.5.2 Infusions and Zero-Order Input 81
     
    4.5.3 Using ADDL 82
     
    4.5.4 Steady-State Approach 83
     
    4.5.5 Samples Before and After Achieving Steady State 83
     
    4.5.6 Unscheduled Doses in a Steady-State Regimen 84
     
    4.5.7 Steady-State Dosing with an Irregular Dosing Interval 84
     
    4.5.8 Multiple Routes of Administration 85
     
    4.5.9 Modeling Multiple Dependent Variable Data Types 86
     
    4.5.10 Dataset for $PRED 86
     
    4.6 Beyond Doses and Observations 87
     
    4.6.1 Other Data Items 87
     
    4.6.2 Covariate Changes over Time 88
     
    4.6.3 Inclusion of a Header Row 89
     
    CHAPTER 5 Model Building: Typical Process 90
     
    5.1 Introduction 90
     
    5.2 Analysis Planning 90
     
    5.3 Analysis Dataset Creation 92
     
    5.4 Dataset Quality Control 93
     
    5.5 Exploratory Data Analysis 94
     
    5.5.1 EDA: Population Description 95
     
    5.5.2 EDA: Do