最大后验贝叶斯估计法用于治疗药物监测的优化采样

来源 :2016年中国药学大会暨第十六届中国药师周论文集 | 被引量 : 0次 | 上传用户:weinziel
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基于最大后验贝叶斯估算法(Maximum A Posteriori Bayesian,MAPB)估算药物代谢动力学参数是一种精确且灵活的方法,可通过先验信息和少量采血点完成估算。在过去的十年中,许多研究都通过多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)或MAPB方法尽可能精确地估算药动参数。MAPB方法已应用于许多药物,尤其是在免疫抑制剂和儿科药物中。优化采样策略的研究方法差异较大,但均包含以下四个部分:1、先验分布;2、确定参考值;3、确定优化采样点;4、确认优化采样策略(OptimalSamplingStrategy,OSS)准确性。本文综述了MAPB优化采样法的原理、步骤、优缺点,并总结对比了其与MLR方法的异同。
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