SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-216136"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-216136" > Evaluation of Bias,...

  • Johansson, Åsa M.,1983-Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,​Pharmacometrics Research Group (författare)

Evaluation of Bias, Precision, Robustness and Runtime for Estimation Methods in NONMEM 7

  • Artikel/kapitelEngelska2014

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2014-05-07
  • Springer Science and Business Media LLC,2014
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:uu-216136
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-216136URI
  • https://doi.org/10.1007/s10928-014-9359-zDOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • NONMEM is the most widely used software for population pharmacokinetic (PK)-pharmacodynamic (PD) analyses. The latest version, NONMEM 7 (NM7), includes several sampling-based estimation algorithms in addition to the classical algorithms. In this study, performance of the estimation algorithms available in NM7 was investigated with respect to bias, precision, robustness and runtime for a diverse set of PD models. Simulations of 500 data sets from each PD model were reanalyzed with the available estimation algorithms to investigate bias and precision. Simulations of 100 data sets were used to investigate robustness by comparing final estimates obtained after estimations starting from the true parameter values and initial estimates randomly generated using the CHAIN feature in NM7. Average estimation time for each algorithm and each model was calculated from the runtimes reported by NM7.The algorithm giving the lowest bias and highest precision across models was importance sampling (IMP), closely followed by FOCE/LAPLACE and stochastic approximation expectation-maximization (SAEM). The algorithms relative robustness differed between models, but FOCE/LAPLACE was the most robust algorithm across models, followed by SAEM and IMP. FOCE/LAPLACE was also the algorithm with the shortest runtime for all models, followed by iterative two-stage (ITS). The Bayesian Markov Chain Monte Carlo method, used in this study for point estimation, performed worst in all tested metrics.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Ueckert, Sebastian,1983-Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,​Pharmacometrics Research Group(Swepub:uu)sebue650 (författare)
  • Plan, Elodie L.,1981-Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,​Pharmacometrics Research Group(Swepub:uu)elopl609 (författare)
  • Hooker, Andrew C.Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,​Pharmacometrics Research Group(Swepub:uu)ancho179 (författare)
  • Karlsson, Mats O.Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,​Pharmacometrics Research Group(Swepub:uu)matskarl (författare)
  • Uppsala universitetInstitutionen för farmaceutisk biovetenskap (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics: Springer Science and Business Media LLC41:3, s. 223-2381567-567X1573-8744

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy