检索结果-内蒙古大学图书馆

解放军药学学报 2012年第5期28卷 392-395页

作者：郭涛孙昨明管峥夏东亚杨璐周田彦卢炜沈阳军区总医院药剂科辽宁沈阳110016 沈阳药科大学药学院辽宁沈阳110016 北京大学药学院北京100191

目的建立奥美拉唑在中国多民族中的群体药动学模型,为临床个体化给药提供参考。方法汉、蒙、朝、维和回5个民族各10名(男女各半)健康志愿者口服40 mg奥美拉唑肠溶片后,HPLC测定奥美拉唑的血药浓度。应用NONMEM软件求算群体药动学参数值... 详细信息

目的建立奥美拉唑在中国多民族中的群体药动学模型,为临床个体化给药提供参考。方法汉、蒙、朝、维和回5个民族各10名(男女各半)健康志愿者口服40 mg奥美拉唑肠溶片后,HPLC测定奥美拉唑的血药浓度。应用NONMEM软件求算群体药动学参数值,建立基本模型和最终模型。考察人口统计学指标、生化指标等相关因素对药动学参数的影响,并进行模型验证。结果奥美拉唑一室模型最终的群体药动学参数CL/F、表观分布容积(V/F)和吸收常数(Ka)的群体典型值分别为20.3 L.h-1(8.08%)、44.1 L(8.91%)和3.85 h-1(12.0%)。年龄因素对V/F有显著性影响,年龄和性别因素对Ka有显著性影响。结论用NONMEM软件拟合的奥美拉唑群体药动学模型,经验证稳定可靠。

关键词：奥美拉唑群体药动学非线性混合效应模型

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非线性混合效应模型在交叉设计等级资料分析中的应用

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成都医学院学报 2007年第Z1期2卷 181-183页

作者：陈卫中杨晓虹陈朝琼杨翔成都医学院公共卫生学教研室成都610083 成都医学院护理教研室成都610083

目的探讨非线性混合效应模型在交叉试验等级资料中的应用,为临床试验交叉设计资料的正确分析提供方法学参考。方法采用SAS软件包的NLMIXED过程拟合模型,并以某治疗精神分裂症药物临床试验资料进行实例分析。结果获得了各参数及其标准误... 详细信息

目的探讨非线性混合效应模型在交叉试验等级资料中的应用,为临床试验交叉设计资料的正确分析提供方法学参考。方法采用SAS软件包的NLMIXED过程拟合模型,并以某治疗精神分裂症药物临床试验资料进行实例分析。结果获得了各参数及其标准误的估计值,并可以对各因素进行直观的解释。结论非线性混合效应模型不仅可以纳入随机效应,并可以根据需要纳入如中心、年龄、性别、基线值等协变量进行分析,同时对缺失数据处理具有较好的稳健性,是处理交叉设计中等级资料的有效分析方法。

关键词：非线性混合效应模型交叉设计等级资料

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非线性混合效应模型法估算癫癎患者苯妥英群体药物动力学参数

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中南药学 2003年第3期1卷 175-177页

作者：钱文璟任斌洪晓丹唐蕾深圳市第二人民医院药剂科深圳518035 中山大学附属第一医院药学部广州510080

目的应用非线性混合效应模型法(NONMEM),估算癫癇患者苯妥英群体药物动力学参数,考察各因素对最大消除速率常数Vm(mg·d-1)及米氏常数Km(mg·L-1)的影响。方法回顾性搜集56例门诊及住院癫癇患者服用苯妥英钠日剂量和血药浓度... 详细信息

目的应用非线性混合效应模型法(NONMEM),估算癫癇患者苯妥英群体药物动力学参数,考察各因素对最大消除速率常数Vm(mg·d-1)及米氏常数Km(mg·L-1)的影响。方法回顾性搜集56例门诊及住院癫癇患者服用苯妥英钠日剂量和血药浓度数据96对,并运行SAS程序进行计算。结果患者的性别、年龄、体重、合并用药等对药物动力学参数均无显著性影响,Vm=(522.40±10.25)mg·d-1(513.14～630.63 mg·d-1),Km=(11.05±9.62)mg·L-1(1.90～34.83 mg·L-1)。血药浓度预测值与实测值相关性良好。结论用非线性混合效应模型法估算癫癇患者苯妥英群体药物动力学参数方法可靠,值得推广。

关键词：非线性混合效应模型癫痫苯妥英群体药物动力学

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分类重复测量数据的非线性混合效应模型

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现代预防医学 2007年第20期34卷 3866-3868页

作者：赵晋芳罗天娥刘桂芬山西医科大学卫生统计学教研室山西医科大学卫生统计学教研室太原030001

[目的]探讨分类重复测量数据的非线性混合效应模型及SAS8.0软件NLMIXED过程实现。[方法]直接拟合分类反应变量的非线性概率模型,结合重复测量资料的特点,采用附加高斯积分来获得最大似然的参数估计。[结果]非线性混合效应模型能很好地... 详细信息

[目的]探讨分类重复测量数据的非线性混合效应模型及SAS8.0软件NLMIXED过程实现。[方法]直接拟合分类反应变量的非线性概率模型,结合重复测量资料的特点,采用附加高斯积分来获得最大似然的参数估计。[结果]非线性混合效应模型能很好地拟合分类反应变量的重复测量资料,它允许固定效应和随机效应进入模型的非线性部分,可方便地分析随机缺失等非均衡数据。[结论]分类反应变量重复测量资料的非线性混合效应模型分析结果合理、容易解释,为分类重复测量资料提供一种新的分析思路。

关键词：分类重复测量数据非线性混合效应模型 NLMIXED过程

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基于非线性混合效应模型法建立的拉莫三嗪群体药动学模型研究进展

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医药导报 2022年第9期41卷 1341-1345页

作者：刘依琳梅升辉霍记平赵志刚首都医科大学附属北京天坛医院药学部北京100070

目的探讨拉莫三嗪在不同群体中的群体药动学特征及其影响因素,为建立更精准的群体药动学模型提供参考。方法系统检索PubMed、Embase、Web of Science、Science Direct及Cochrane Library数据库中采用非线性混合效应模型(NONMEM)法在人... 详细信息

目的探讨拉莫三嗪在不同群体中的群体药动学特征及其影响因素,为建立更精准的群体药动学模型提供参考。方法系统检索PubMed、Embase、Web of Science、Science Direct及Cochrane Library数据库中采用非线性混合效应模型(NONMEM)法在人体内进行的拉莫三嗪群体药动学的研究,时间为1995年1月—2021年7月。结果共纳入研究20项,其中17项研究将拉莫三嗪的药动学特征描述为一室模型结构。伴随抗癫痫药物、体质量和基因多态性被认为是影响拉莫三嗪清除的3个最常见显著协变量,其他显著协变量研究较少。结论在建立新的拉莫三嗪群体药动学模型时,应考虑合用其他抗癫痫药物、体质量、基因型等重要协变量因素;对于妊娠妇女等特殊人群,应纳入特殊人群的生理病理特征作为协变量因素,同时进行内部验证和外部验证增加模型的普适性。

关键词：拉莫三嗪非线性混合效应模型群体药动学协变量

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重复测量资料非线性混合效应模型应用与实现

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中国卫生统计 2006年第2期23卷 104-107页

作者：罗天娥刘桂芬山西医科大学卫生统计教研室 030001

目的探讨重复测量资料非线性分析技术、SAS软件NLMIXED过程及在群体药动学的应用。方法结合重复测量数据特点,采用最大似然原理进行参数估计,建立非线性混合效应参数模型。结果该模型不仅考虑了个体内和个体间变异,而且也考虑了参数间... 详细信息

目的探讨重复测量资料非线性分析技术、SAS软件NLMIXED过程及在群体药动学的应用。方法结合重复测量数据特点,采用最大似然原理进行参数估计,建立非线性混合效应参数模型。结果该模型不仅考虑了个体内和个体间变异,而且也考虑了参数间的非线性,允许固定效应和随机效应进入模型的非线性部分;可方便地分析随机缺失等非均衡数据;有助于引入其他解释变量时最佳模型的选择,更客观地解释其对代谢过程的影响。结论当重复测量资料不满足线性条件时,使用非线性混合效应模型能更客观地反映原数据特征,挖掘资料蕴藏的信息,弥补线性理论分析非线性重复测量资料之不足。

关键词：重复测量资料非线性混合效应模型 NLMIXED过程

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基于两水平非线性混合效应模型的长白落叶松削度方程构建

基于两水平非线性混合效应模型的长白落叶松削度方程构建

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作者：聂璐毅东北林业大学

学位级别：硕士

本研究以黑龙江省孟家岗林场、东京城林业局和林口林业局31块样地177棵人工林长白落叶松(Larix olgensis)干形数据为研究对象,利用非线性混合效应模型构建长白落叶松削度方程。通过对在不同类型的削度方程比较分析,选择最优的模型作为... 详细信息

本研究以黑龙江省孟家岗林场、东京城林业局和林口林业局31块样地177棵人工林长白落叶松(Larix olgensis)干形数据为研究对象,利用非线性混合效应模型构建长白落叶松削度方程。通过对在不同类型的削度方程比较分析,选择最优的模型作为基础模型,以再参数化的方法引入树冠特征变量,分析树冠特征因子对干形的影响;在包含树冠变量的模型基础上,结合混合效应模型考虑样地、样木效应对于干形的影响,建立高精度的长白落叶松削度方程,并结合混合效应模型的二次抽样,分析比较不同的抽样方案(方案I:不限定抽样位置;方案II:抽样位置限定在相对高0.1以下)对模型预估精度的影响,本研究的具体贡献及结论:(1)在三大类削度方程中,可变指数削度方程拟合效果最好,其次是分段削度方程,最后是简单削度方程,其中Kozak(2004)可变指数削度方程拟合优度最高((6(6)=0.9886,RMSE=0.8622),被选为本文的基础模型。(2)树冠特征变量(冠长率、冠幅、冠长)能够改善长白落叶松削度方程,其中冠长率与干形关系最为密切,将冠长率引入模型后,提升了模型的拟合精度,且模型参数在5%显著性水平上均显著。在不同的冠长率的条件下,树干表现出不同的削度,冠长率的增大会导致树干削度的增大。(3)在包含冠长率模型的基础上,引入样地、样木两个水平的随机效应,显著提升了模型拟合效果,并使用指数函数和CAR(1)结构来解决削度方程中普遍存在的异方差和自相关问题,最终的混合效应模型调整后决定系数((6(6))为0.9941,均方根误差(RMSE)为0.6231,拟合效果优于含冠长率的基础模型((6(6)提高了0.4%,RMSE减小了24.6%)。(4)当使用不同的抽样方案进行直径预测时,方案I表现出最高的预测精度,抽样数量为5时,平均绝对误差MAE为0.47cm,平均绝对误差百分比MAPE为4.62%,而方案II不同抽样数量之间的预测效果差别不大(MAE的变化范围是0.5203～0.5366,MA PE的变化范围是5.14%～5.22%),但仍优于基础模型。(5)当使用不同的抽样方案进行材积预测时,方案I在抽样数量为5时表现较高的预测精度(平均绝对误差MAE为0.00796m,平均绝对误差百分比MAPE为3.28%),方案II不同抽样数量之间材积的预测精度差异并不明显(MAE范围是0.01292～0.01350,MAPE范围为4.36%～4.52%)。(6)将冠长率引入模型后,模型的对干形的模拟更贴合实际中的林木生长,包含样地效应、样木效应的两水平混合效应模型可以较好地模拟长白落叶松的干形变化,为长白落叶松森林资源调查提供了更精确的方法。

关键词：长白落叶松干形非线性混合效应模型混合模型校正削度方程

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群体PK中的非线性混合效应模型及SDE模型研究

群体PK中的非线性混合效应模型及SDE模型研究

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作者：赵蕾华中科技大学

学位级别：硕士

药物动力学是通过建立数学模型研究药物在体内变化的动态规律,包括药物在体内的吸收,分布,代谢和消除过程。药物动力学建模具有很大的优势和广泛的应用,尤其是在新药研发方面,由于新药研发耗费大,效率低,因此需要我们提高实验设计,构建... 详细信息

药物动力学是通过建立数学模型研究药物在体内变化的动态规律,包括药物在体内的吸收,分布,代谢和消除过程。药物动力学建模具有很大的优势和广泛的应用,尤其是在新药研发方面,由于新药研发耗费大,效率低,因此需要我们提高实验设计,构建合适的模型,寻求最优的方法来估计PK/PD参数,从而指导临床实践,达到最优效果,使毒副作用降到最低。首先,本文介绍了药物动力学在近40年来的发展,从初始的简单模型如房室模型,一般的剂量-效应模型,到后来基于生理变化的复杂模型,如反馈模型。特别的,针对不同的病人对于药物的反应不同,引入了群体药物动力学,重点介绍了非线性混合效应模型在群体药物动力学中的应用,并且探讨了基于随机微分方程(SDE)的非线性混合效应模型在模型优化、判别及诊断方面的优点。其次,本文采用R统计软件,建立群体药物动力学数学模型,并采用计算机模拟病人数据,建立了线性混合效应模型和非线性混合效应二室模型,通过统计分析,得到了药物在体内变化的动态规律,进一步得出混合效应模型的优点,可以更加有效的处理分组数据。而构建的非线性混合效应模型可以更好地分析病人的数据,确定其随机效应和固定效应参数,得到很好的模拟效果,为新药研发及个性化给药提供了很好的借鉴。最后,我们举例说明,基于SDE的非线性混合效应模型在建模方面的优化及诊断功能,可以预计,这种模型在将来必定会发展得更加完善。

关键词：房室模型线性混合效应模型非线性混合效应模型群体PK/PD模型极大似然函数随机微分方程

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基于非线性混合效应模型的京津冀PM2.5浓度时空变化模拟

基于非线性混合效应模型的京津冀PM2.5浓度时空变化模拟

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作者：张波河北师范大学

学位级别：硕士

近年来随着我国社会经济的快速发展,人类活动和自然界会排放大量污染物质,这就使得大气中大气颗粒物越来越多,而其中PM2.5不仅对空气质量和能见度等有重要的影响,而且还对当地居民的人身健康造成严重威胁。京津冀地区由于受到其独特的... 详细信息

近年来随着我国社会经济的快速发展,人类活动和自然界会排放大量污染物质,这就使得大气中大气颗粒物越来越多,而其中PM2.5不仅对空气质量和能见度等有重要的影响,而且还对当地居民的人身健康造成严重威胁。京津冀地区由于受到其独特的地形和气候特征的影响,使得大气污染物难以向外迁移扩散,导致京津冀地区PM2.5污染状况尤为严重。为深入认识京津冀地区地面污染源因子、气象条件与大气颗粒物浓度间的复杂影响关系,揭示研究区大气PM2.5时空分布规律,本文以京津冀为研究区,首先以遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）因子、气象因子、土地利用因子与近地面层PM2.5浓度为基础数据构建了混合效应模型,在此基础上,通过引入两个变量（大气AOD数据的平方,AOD数据与边界层高度的乘积）建立了非线性混合效应模型进一步探讨其关系;针对由于AOD数据缺失导致的预测结果缺失的情况,又引入当天所有可用PM2.5监测站点上测量的平均PM2.5浓度,建立了第二段模型来对其进行填补。最终获得最高覆盖度、高时间分辨率（每天）、空间分辨率为10×10km的PM2.5浓度时空变化模拟结果。研究结果显示:京津冀地区2013-2016年的第一阶段非线性混合模型预测精度经交叉验证后R2分别为0.79、086、0.84和0.85,RMSE和RPE分别为25.52μg/m3、32.19%、19.67μg/m3、26.26%、17.72μg/m3、27.93%和16.85μg/m3、28.13%,与线性混合效应模型相比,较明显提高了区域PM2.5浓度的模拟效果。另外,统计得2013-2016各年第二阶段模型对网格单元填补个数分别为67612、66553、66001和66069,PM2.5浓度预测均值分别提高到了78.20μg/m3、66.66μg/m3、54.44μg/m3和49.27μg/m3。上述研究结果表明非线性混合效应模型并进行补值后可明显提升模型预测精度,而通过引入恰当因子提升模型空间预测范围,有效弥补地面监测站点时间和空间上的数据缺失,为我国环境治理和规划提供科学参考。

关键词： PM2.5 AOD 非线性混合效应模型十折交叉验证时空变化京津冀

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基于SAEM-MCMC算法的非线性混合效应模型的参数估计

基于SAEM-MCMC算法的非线性混合效应模型的参数估计

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作者：陈会飞华中科技大学

学位级别：硕士

非线性混合效应模型是用来分析由复杂机理（例如生长曲线或群体药物动力学模型，遗传分析等）产生的复杂数据或不平衡复杂数据（聚类，相关，纵向的重复测量数据）的工具。随着统计学计算方法和复杂群体性研究和应用的不断深入，混合效... 详细信息

非线性混合效应模型是用来分析由复杂机理（例如生长曲线或群体药物动力学模型，遗传分析等）产生的复杂数据或不平衡复杂数据（聚类，相关，纵向的重复测量数据）的工具。随着统计学计算方法和复杂群体性研究和应用的不断深入，混合效应模型成为目前重要的研究课题。不过，由于非线性混合效应模型参数估计相当复杂，参数型方法需要以似然近似为基础的方法和贝叶斯方法。目前对该模型存在很多模型拟合和参数估计方法，基于其模型条件似然的方法大致可以归为线性化的方法，积分近似方法，EM 算法;还有利用先验分布和条件似然的贝叶斯方法（一般使用MCMC 方法）。本文的目标是基于似然函数的一种随机近似版本的期望最大化（EM）算法，称之为SAEM 算法来处理非线性混合效应模型的参数估计问题。相对于传统的MCEM 算法和其他算法，它的优点：不需要指明其先验分布并且对于初值的选取非常稳健。其关键思想就是循环加快收敛速度。首先我们介绍EM 算法，然后介绍其推广的算法SAEM 算法，接着我们还将其和MCMC 算法相互结合得到SAEM-MCMC 算法。我们给出了该算法的理论基础，一些标准：步长的选择，参数的估计，对数似然的估计，Fisher 信息阵的估计和停止规则等。本文应用SAEM-MCMC 或SAEM 算法去估计非线性混合效应模型参数，并给出算法过程和步骤。最后给出一个应用：使用依据真实情况的一个模拟的数据，并实现SAEM-MCMC 算法对数据的拟合和参数的估计。最后将其他算法得到的分析结果相互比较，根据结果分析该算法的优缺点。这种方法当然也可以处理其他的非线性模型，混合效应模型。

关键词：非线性混合效应模型参数估计 SAEM-MCMC算法

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