Verbesserung der kategorialen Endpunkt-Längs-Expositions-Reaktions-Modellierung durch die gemeinsame Modellierung mit einem verwandten Endpunkt


. 20.11.2021

doi: 10.1007/s10928-021-09796-3.

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Chuanpu Hu et al.

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.

Verweise

    1. Overgaard RV, Ingwersen SH, Tornoe CW (2015)Etablierung bewährter Verfahren für die Expositions-Reaktions-Analyse klinischer Endpunkte in der Arzneimittelentwicklung. CPT 4(10):565–575. https://doi.org/10.1002/psp4.12015



      DOI

    1. Hu C, Zhou H, Sharma A (2017)Landmark- und longitudinale Expositions-Reaktions-Analysen in der Arzneimittelentwicklung. J Pharmacokinet Pharmacodyn 44(5):503–507. https://doi.org/10.1007/s10928-017-9534-0



      DOI



      PubMed

    1. Sharma A, Jusko WJ (1996)Charakterisierung von vier Grundmodellen indirekter pharmakodynamischer Reaktionen. J Pharmacokinet Biopharm 24(6):611–635 –

      DOI

    1. Blauvelt A, Ferris LK, Yamauchi PS, Qureshi A, Leonardi CL, Farahi K, Fakharzadeh S, Hsu MC, Li S, Chevrier M, Smith K, Goyal K, Chen Y, Munoz-Elias EJ, Callis Duffin K (2017) Verlängerung des Ustekinumab-Erhaltungsdosierungsintervalls bei mittelschwerer bis schwerer Psoriasis: Ergebnisse einer randomisierten, doppelblinden, aktiv kontrollierten, multizentrischen Studie der Phase IIIb (PSTELLAR). Br. J. Dermatol 177(6):1552–1561. https://doi.org/10.1111/bjd.15722



      DOI



      PubMed

    1. Hutmacher MM, Krishnaswami S, Kowalski KG (2008)Expositions-Reaktions-Modellierung unter Verwendung latenter Variablen für die Wirksamkeit eines JAK3-Inhibitors, der an Patienten mit rheumatoider Arthritis verabreicht wird. J Pharmacokinet Pharmacodyn 35:139–157 –

      DOI

Dies ist ein automatisch übersetzter Artikel. Er kann nur einer groben Orientierung dienen. Das Original gibt es hier: psoriasis

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