了得網其他分類_PK/PD???????????? NONMEM???????????? (???)????????S.??????,(

●章定量藥理學的應用 1
1.1 概述 1
1.2 稀疏數據分析的應用 2
1.3 定量藥理學的影響 4
1.4 臨床實例 5
參考文獻 7

第2章群體模型的概念及術語 9
2.1 概述 9
2.2 模型要素 10
2.3 個體模型 11
2.4 群體模型 12
2.4.1 固定效應參數 12
2.4.2 隨機效應參數 13
2.5 個體間隨機變異(L1)模型 16
2.5.1 加和型變異 17
2.5.2 比例型變異 17
2.5.3 指數型變異 18
2.5.4 針對個體間變異的來源進行建模 18
2.6 觀測值中的隨機變異(L2)模型 19
2.6.1 加和型變異 19
2.6.2 比例型變異 20
2.6.3 混合型變異 21
2.6.4 對數型誤差模型 23
2.6.5 RV表達式與預測濃度之間的關繫 23
2.6.6 RV大小的意義 25
2.7 估算方法 25
2.8 目標函數 26
2.9 貝葉斯估計 26
參考文獻 26

第3章 NONMEM概述及NM-TRAN控制文件編輯 27
3.1 概述 27
3.2 NONMEM繫統的構成 27
3.3 一般規則 29
3.4 控制文件的必需組件 30
3.4.1 $PROBLEM 30
3.4.2 $DATA 31
3.4.3 $INPUT 34
3.5 用NM-TRAN指定模型 34
3.5.1 為特定的PK模型調用PREDPP子程序 34
3.5.2 在$PK模塊中指定模型 37
3.5.3 在$ERROR模塊中指定殘留變異 43
3.5.4 使用$PRED模塊指定模型 47
3.6 以$THETA、$OMEGA和$SIGMA指定初始估算值 48
3.7 請求執行估算和相關選項 54
3.8 請求參數估算值的精度 59
3.9 控制輸出 60
參考文獻 62

第4章數據集 63
4.1 概述 63
4.2 數據集的排列 64
4.3 數據集中的變量 67
4.3.1 TIME 68
4.3.2 DATE 68
4.3.3 ID 69
4.3.4 DV 70
4.3.5 MDV 71
4.3.6 CMT 71
4.3.7 EVID 72
4.3.8 AMT 73
4.3.9 RATE 74
4.3.10 ADDL 75
4.3.11 II 76
4.3.12 SS 77
4.4 靈活構建數據集以應用於各種替代模型 77
4.5 事件記錄示例 77
4.5.1 指定時間的可選方式 77
4.5.2 輸注和零級輸入 78
4.5.3 ADDL的使用 79
4.5.4 穩態法 79
4.5.5 達穩態前後的樣本 80
4.5.6 穩態方案中的計劃外給藥 80
4.5.7 給藥間隔無規律的穩態給藥 81
4.5.8 多種給藥途徑 82
4.5.9 多重因變量數據的建模 82
4.5.10 用於$PRED的數據集 83
4.6 給藥和觀測之外的內容 83
4.6.1 其他數據項 83
4.6.2 協變量隨時間的變化 85
4.6.3 標題行的引入 85
參考文獻 86

第5章模型構建的典型流程 87
5.1 概述 87
5.2 分析計劃 88
5.3 分析數據集的創建 89
5.4 數據集的質量控制 90
5.5 探索性數據分析 91
5.5.1 EDA：群體描述 91
5.5.2 EDA：劑量相關的數據 94
5.5.3 EDA：濃度相關的數據 95
5.5.4 EDA：大數據集的注意事項 105
5.5.5 EDA：總結 107
5.6 基礎模型的構建 107
5.6.1 標準模型診斷圖及其解讀 108
5.6.2 隨機效應的估算 119
5.6.3 參數估算值的精確度(基於$COV步驟) 125
5.7 協變量評價 126
5.7.1 協變量評價方法 128
5.7.2 協變量選擇的統計基礎 128
5.7.3 表示參數-協變量關繫的診斷圖 130
5.7.4 協變量-參數關繫的典型函數形式 133
5.7.5 中心化協變量效應 140
5.7.6 正向選擇過程 143
5.7.7 全量模型的評估 148
5.7.8 反向剔除過程 150
5.7.9 其他協變量評價方法 151
5.8 模型的優化 152
附：推薦的分析計劃的內容 155
參考文獻 156

第6章 NONMEM輸出結果的解讀 159
6.1 概述 159
6.2 輸出文件的描述 159
6.3 NONMEM報告文件 160
6.3.1 NONMEM相關輸出結果 160
6.3.2 PREDPP相關輸出結果 161
6.3.3 計算過程的輸出 161
6.3.4 目標函數最小值與最終參數估算值 163
6.3.5 協方差步驟的輸出結果 167
6.3.6 其他輸出結果 168
6.4 錯誤信息的解讀與解決 168
6.4.1 NM-TRAN錯誤 169
6.4.2 $ESTIMATION步驟失敗 170
6.4.3 $COVARIANCE步驟失敗 170
6.4.4 PREDPP錯誤 172
6.4.5 其他類型的NONMEM錯誤 173
6.4.6 FORTRAN編譯器或其他運行時錯誤 173
6.5 問題診斷的一般建議 174
附：混合模型代碼示例 176
參考文獻 177

第7章個體參數值的應用 178
7.1 概述 178
7.2 貝葉斯理論和個體參數值 180
7.3 個體參數值的獲得 182
7.4 個體參數值的應用 183
7.4.1 特定個體暴露量的估算 184
7.4.2 個體暴露量的組間比較 189
參考文獻 190

第8章模型評價的介紹 191
8.1 概述 191
8.2 內部驗證 191
8.3 外部驗證 192
8.4 預測性能的評估 193
8.5 目標函數映射 195
8.6 杠杆分析 198
8.7 自舉法過程 200
8.8 可視化與數值預測檢驗過程 201
8.8.1 VPC過程 201
8.8.2 VPC結果的展示 202
8.8.3 數值預測檢驗過程 206
8.9 後預測檢驗過程 206
參考文獻 207

第9章自定義模型 209
9.1 概述 209
9.2 $MODEL 211
9.3 $SUBROUTINES 212
9.3.1 通用線性模型(ADVAN5和ADVAN7) 213
9.3.2 通用非線性模型(ADVAN6,ADVAN8,ADVAN9和ADVAN13) 214
9.3.3 $DES 215
9.4 一組示例 216
9.4.1 分數已定義的零級和一級吸收過程 216
9.4.2 分數未知的一級速率的序貫吸收 218
9.4.3 分數未知的零級和一級的並行吸收 219
9.4.4 分數未知的並行的一級吸收過程 221
9.4.5 零級速率輸入至儲庫隔室 222
9.4.6 原藥和代謝產物模型：微分方程 223
參考文獻 225

0章 PK/PD模型 226
10.1 概述 226
10.2 在NONMEM中進行PD建模 227
10.3 $PRED 228
10.3.1 直接效應PK/PD模型示例：數據集包含PK濃度值 228
10.3.2 直接效應PK/PD模型示例：PK來自計算濃度 231
10.4 $PK 231
10.4.1 特定ADVAN (ADVAN1-ADVAN4和ADVAN10-ADVAN12) 232
10.4.2 通用ADVAN (ADVAN5-ADVAN9和ADVAN13) 233
10.4.3 PREDPP：效應隔室鏈式模型示例(PD寫在$ERROR) 233
10.4.4 PREDPP：間接效應模型示例(PD寫在$DES) 234
10.5 奇異型數據：非連續型數據的分析 237
10.6 PD模型的復雜性 238
10.7 結果的表達 239
參考文獻 239

1章仿真的基本原則 241
11.1 概述 241
11.2 仿真計劃 241
11.2.1 仿真組成部分 242
11.2.2 輸入-輸出模型 242
11.2.3 協變量分布模型 246
11.2.4 試驗執行模型 248
11.2.5 研究的重復 249
11.2.6 仿真數據分析 250
11.2.7 運用仿真進行決策 250
11.3 其他仿真相關的注意事項 251
11.3.1 種子值 251
11.3.2 考慮參數不確定性 252
11.3.3 限制隨機效應或響應 252
附：11.1 仿真輸出例子 253
附：11.2 具有不同種子值的仿真輸出示例 254
附：11.3 帶有參數不確定性的仿真 255
參考文獻 259

2章質量控制 260
12.1 概述 260
12.2 數據分析計劃的質量控制 260
12.3 分析數據集的創建 261
12.3.1 探索性數據分析及其在數據集質量控制中的作用 262
12.3.2 數據收集中的質量控制 262
12.4 模型構建的質量控制 263
12.4.1 NM-TRAN控制文件的質量控制 264
12.4.2 作為質量控制的模型診斷圖和模型評價步驟 265
12.5 質量控制記錄文件 265
12.6 總結 266
參考文獻 266

後記 268

英文索引 269

中文索引 273

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