Delineamentos ótimos para experimentos farmacocinéticos

Abstract

Os ensaios na area de farmacologia cl nica envolvem coletas sangu neas e medidas da informação (concentração de um fármaco) em horários pré estabelecidos. A prática atual, na maioria das vezes, estabelece os tempos de coleta arbitrariamente, o que pode resultar em dados pouco informativos para ajustar um modelo. Uma metodologia para resolver este tipo de problema e a construcão de delineamentos otimos. Em geral, os modelos envolvem equações não lineares. Sendo que um modelo popular e o modelo monocompartimental (de primeira ordem de absorção e eliminação) que possui três parâmetros. O problema principal de delineamento para modelos não lineares e que a matriz de variâncias e covariâncias dos estimadores dos parâmetros depende dos valores destes, dificultando o planejamento. Outra dificuldade é que várias coletas são realizadas num mesmo sujeito e portanto as respostas são correlacionadas. Assim, a matriz de variâncias e covariâncias depende também das correlações que podem ser incorporadas considerando-se um modelo não linear com efeitos aleatórios. Esse trabalho visa o estudo da teoria de delineamentos...

Trials in clinical pharmacology involves colleting blood samples and measuring the concentration of a drug at pre-especi ed moments. Current practice, usually xes the point times arbitrarily, which can result in uninformative data to t the aimed model. A methodology for solving such problems is the construction of optimum designs. In general, the models involve nonlinear equations. A popular model is the one-compartment model ( rst-order absorption and elimination). This model has three parameters. The main problem of design for nonlinear models is that the matrix of variances and covariances of the estimators of the parameters depends on the values of these, making the planning more di cult. Another di culty is that several samples are performed in the same subject and therefore the responses are correlated. The matrix of variances and covariances also depends on the correlations. The correlations can be incorporated by considering a nonlinear model with random e ects. This work aims to study the theory of optimal designs and the construction of algorithm to optimize designs under the nonlinear model with xed e ects and random e ects. The methodology can produce local optimum designs at some prior value of the parameters or try to reach global optimum through the incorporation of probability distributions of the parameters which are taken into account when calculating the value of the criterion used such designs are called Bayesians. Based on the results of an experiment from the literature D and Aw local and Bayesian optimum designs were obtained. To compare designs their e ciencies were calculated