. 20.11.2021
doi: 10.1007/s10928-021-09796-3.
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J Pharmacokinet Pharmacodyn.
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Abstrakt
Expositions-Reaktions-Modellierung ist wichtig, um Dosis und Dosierungsschemata in der klinischen Arzneimittelentwicklung zu optimieren. Während primäre Endpunkte klinischer Studien oft wenige Kategorien aufweisen und daher nur begrenzte Informationen liefern, kann es manchmal zusätzliche, informativere Endpunkte geben. Die Vorteile der vollständigen Einbeziehung relevanter Informationen in die longitudinale Expositions-Reaktions-Modellierung durch gemeinsame Modellierung wurden kürzlich gezeigt. Dieses Manuskript zielt darauf ab, den Nutzen der gemeinsamen Modellierung eines geordneten kategorialen primären Endpunkts mit einem verwandten nahezu kontinuierlichen Endpunkt durch die gemeinsame Nutzung von Modellparametern im Modellierungsrahmen für die latente variable indirekte Reaktion (IDR) weiter zu untersuchen. Dies wird durch die Analyse der über einen Zeitraum von bis zu 116 Wochen gesammelten Daten einer ansprechadaptiven Phase-3b-Studie mit Ustekinumab bei Patienten mit Psoriasis veranschaulicht. Der primäre Endpunkt basierte auf dem 6-Punkte-Score des Arztes Global Assessment (PGA). Die Daten des Psoriasis Area and Severity Index (PASI) im Bereich von 0 bis 72 in 0,1-Schritten waren ebenfalls verfügbar. Separate und gemeinsame latent variable Typ I IDR-Modelle von PGA- und PASI-Scores wurden entwickelt und verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass das separate PGA-Modell einen erheblichen strukturellen Bias aufwies, der durch die gemeinsame Modellierung von PGA- und PASI-Scores korrigiert wurde.
Schlüsselwörter:
Begrenzter Ergebniswert; Diskrete Variable; Multivariate Analyse; NONMEM; Populationspharmakokinetische/pharmakodynamische Modellierung.
© 2021. Der/die Autor(en), unter exklusiver Lizenz von Springer Science+Business Media, LLC, Teil von Springer Nature.
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