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      확률적 표본추출 방법을 이용한 집단 약동학 모형의 추정과 검증에 관한 고찰 = Estimation Methods for Population Pharmacokinetic Models using Stochastic Sampling Approach

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      https://www.riss.kr/link?id=A105171859

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study is about estimation methods for the population pharmacokinetic and pharmacodymic model. This is a nonlinear mixed effect model, and it is difficult to find estimates of parameters because of nonlinearity. In this study, we examined theoretical background of various estimation methods provided by NONMEM, which is the most widely used software in the pharmacometrics area. We focused on estimation methods using a stochastic sampling approach - IMP, IMPMAP, SAEM and BAYES. The SAEM method showed the best performance among methods, and IMPMAP and BAYES methods showed slightly less performance than SAEM. The major obstacle to a stochastic sampling approach is the running time to find solution. We propose new approach to find more precise initial values using an ITS method to shorten the running time.
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      This study is about estimation methods for the population pharmacokinetic and pharmacodymic model. This is a nonlinear mixed effect model, and it is difficult to find estimates of parameters because of nonlinearity. In this study, we examined theoreti...

      This study is about estimation methods for the population pharmacokinetic and pharmacodymic model. This is a nonlinear mixed effect model, and it is difficult to find estimates of parameters because of nonlinearity. In this study, we examined theoretical background of various estimation methods provided by NONMEM, which is the most widely used software in the pharmacometrics area. We focused on estimation methods using a stochastic sampling approach - IMP, IMPMAP, SAEM and BAYES. The SAEM method showed the best performance among methods, and IMPMAP and BAYES methods showed slightly less performance than SAEM. The major obstacle to a stochastic sampling approach is the running time to find solution. We propose new approach to find more precise initial values using an ITS method to shorten the running time.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이은경, "집단 약동학 모형에 대한 통계학적 고찰" 한국통계학회 23 (23): 511-520, 2010

      2 Mentr e, F., "Stochastic EM algorithms in population pharmacokinetic-pharmacodynamic analyses" 9-12, 2008

      3 Beal, S. L., "NONMEM Users Guides"

      4 Bauer, R. J., "NONMEM 7 Technical Guide, Icon Development Solution"

      5 Robert, C., "Monte Carlo Statistical Methods"

      6 Dempster, A. P., "Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm" 1-38, 1977

      7 Kuhn, E., "Maximum likelihood estimation in nonlinear mixed effects models" 49 : 1020-1038, 2005

      8 Gilks, W. R., "Markov Chain Monte Carlo in Practice" Chapman Hall/CRC 1996

      9 Wang, Y., "Derivation of various NONMEM estimation methods" 34 : 575-593, 2007

      10 Delyon, B., "Convergence of a stochastic approximation version of the EM algorithm" 94-128, 1999

      1 이은경, "집단 약동학 모형에 대한 통계학적 고찰" 한국통계학회 23 (23): 511-520, 2010

      2 Mentr e, F., "Stochastic EM algorithms in population pharmacokinetic-pharmacodynamic analyses" 9-12, 2008

      3 Beal, S. L., "NONMEM Users Guides"

      4 Bauer, R. J., "NONMEM 7 Technical Guide, Icon Development Solution"

      5 Robert, C., "Monte Carlo Statistical Methods"

      6 Dempster, A. P., "Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm" 1-38, 1977

      7 Kuhn, E., "Maximum likelihood estimation in nonlinear mixed effects models" 49 : 1020-1038, 2005

      8 Gilks, W. R., "Markov Chain Monte Carlo in Practice" Chapman Hall/CRC 1996

      9 Wang, Y., "Derivation of various NONMEM estimation methods" 34 : 575-593, 2007

      10 Delyon, B., "Convergence of a stochastic approximation version of the EM algorithm" 94-128, 1999

      11 Celeux, G., "A stochastic approximation type EM algorithm for the mixture problem" 41 : 119-134, 1992

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      2016 0.38 0.38 0.38
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      0.35 0.34 0.565 0.17
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