3-PK de population 1 Flashcards
Expliquer le bilan de masse
Tout ce qui rentre doit sortir d’une forme ou d’une autre
3 étapes de la paramétrisation macro
- Déterminer la phase de déclin lent (coefficient et intercept)
- Déterminer la phase de déclin rapide (coefficient et intercept)
- Appliquer la méthode des résiduelles
Décrire les 2 phases de déclin d’élimination
Déclin lent: excrétion, métabolisme, distribution
Déclin rapide: dilution, transfert, élimination du compartiment central
Pourquoi on fait la méthode des résiduelles?
Au début il y a moins d’excrétion et de métabolisme que après alors on évalue exclusivement la dilution qui se passe au début
- On isole/extrapole la phase de déclin rapide
Dans un graphique concentration vs temps, quels paramètres macro changent si je double ma concentration?
A et B
Pourquoi les macroconstantes requierent une dose de paramétrisation “stripping dose”?
Parce que A et B sont des paramètres dose-dépendants
On divise A et B par la dose qu’on donne pour que ça soit toujours pareil
Est ce que le compartiment “voie d’administration” compte comme un compartiment du corps humain?
Non
Quels sont les avantages de la paramétrisation avec les micro-constantes? (2)
- Déterminé algébriquement
- Les systèmes de dérivés peuvent servir à créer de modèles complèxes
Quels sont les avantages de la paramétrisation de type physiologique en clairances et volumes? (2)
- Paramétrisation la plus physiologiquement représentative
- Tous les organes peuvent être vus comme source de clairance (Chaque organe a une clairance définie par une constante d’extraction ainsi qu’un débit)
- La clairance et le volume sont calculés pour chaque compartiment
Comment est ce que l’on trouve chaque méthode de paramétrisation?
Macroconstantes = graphique = trouvés de manière empirique de façon graphique
Microconstantes = algébrique = trouvés par dérivation et intégration
Volumes et clairences = physiologique = de source mathématique mais représentatives de phénomènes physiologiques
Caractéristiques de l’approche PK-PD traditionnelle
Données riches (6-25 par individus)
Essais cliniques de petite taille (N moins de 50)
Population homogène (volontaires sains ou patients avec critères d’inclusion définis)
Souvent un seul facteur à l’étude (étude PK standardisée)
Approche “two stages”
Études descriptives Phase 1-2a
Caractéristiques de l’approche PK-PD de population
Données éparses (1-5 par individu)
Essais cliniques de grande envergure (N = 50-2000)
Population hétérogène (patients avec critères d’inclusion élargis)
Études de plusieurs facteurs de façon simultanée (covariables)
Analyse complexe des données PK-PD
Études confirmatoires Phase 2b-3
Que représente R2
Dans la régression linéaire
Pour savoir si on a une bonne droite, on regarde la différence entre ce que j’observe et ce que je prédis
Que veux-on dire par modèle de base structural?
Nombre de compartiments
Nommer 4 types d’analyse des données populationnelle
- Naive Pooled Analysis
- Naive Average Analysis
- Standard Two Stages
- NLME (Non-Linear Mixed Effects)
Expliquer le “Naive Pooled Analysis”
Toutes les données sont combinées comme si elles ne provenaient que d’un seul individu et une analyse PK classique est faite
Nommer les 2 désavantages du “Naive Pooled Analysis”
- Pas précis
- Ne tient pas compte de la variabilité entre les individus
Nommer l’avantage du “Naive Pooled Analysis”
Utile pour trouver des valeurs initiales pour des analyses plus poussées
Expliquer le “Naive Average Analysis”
Toutes les données sont combinées à chaque temps de prélèvement comme si elles ne provenaient que d’un seul individu et une analyse PK classique est faite
Nommer les 5 désavantages du “Naive Average Analysis”
- Pas très précis (les concentrations moyennes ne correspondent pas aux valeurs prédites pour la population)
- Ne tient pas compte de la variabilité entre les individus
- Très sensible aux données manquantes
- Nécessite que tout les patients aient les mêmes temps de prélèvement
- Ne permet pas l’analyse de covariables
Nommer l’avantage du “Naive Average Analysis”
Utile pour trouver des valeurs initales pour des analyses plus poussées
Approximation de la tendance générale
Expliquer le “Standard Two-Stage” analysis
On estime les paramètres PK ou PD pour chaque individu à partir de données riches
On calcule les moyennes, variances et covariances
Nommer les 4 désavantages de la méthode “Standard Two-Stage”
- Necessite des données riches pour chaque patient
- Biaisé dans les valeurs de variabilité (à cause des deux étapes d’analyse)
- Tient compte de la variabilité entre les individus sans pouvoir l’expliquer
- Chaque individu participe de façon égale
Nommer les avantages (3) de la méthode “Standard Two-Stage”
- Facile à utiliser en phase 1 parce que je prends beaucoup d’échantillons (les données sont riches)
- Permet de décrire la variabilité interindividuelle
- Informatif sur le plan individuel
