Doğrusal olmayan karma etki modellerinin biyoeşdeğerlik çalışmalarında kullanımı
The use of nonlinear mixed effects models in bioequivalence studies
- Tez No: 326249
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET N. ORMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bu çalışmanın amacı, doğrusal olmayan karma etki (nonlinear mixed effects, NLME) modellerinin biyoeşdeğerlik çalışmalarında kullanımını incelemektir. Çalışma için bir simülasyon ve Ege Üniversitesi İlaç Geliştirme ve Farmakokinetik Araştırma Merkezi'nden alınan bir gerçek veri seti olmak üzere iki adet uygulama gerçekleştirilmiştir. Analizler sonucunda, doğrusal olmayan karma etki modelleri (nonlinear mixed effects models, NLME) ve kompartmantal olmayan analiz (noncompartmental analysis, NCA) yöntemi ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. NLME modellerinin analizleri için SAEM algoritması kullanılırken, NCA yöntemi için doğrusal yamuk yöntemi kullanılmıştır. İki yöntemin etkinliklerini karşılaştırmak amacıyla yanlılık ve hata kareler ortalamaları hesaplanmıştır. NLME modelleri ile elde edilen tahminlerin, NCA yöntemi ile elde edilen tahminlere göre daha az yanlılığa ve daha küçük hata kareler ortalaması değerlerine sahip oldukları belirlenmiştir. Gerçek veri seti için, NLME modellerinin NCA yöntemine göre daha küçük bir kişi-içi hata miktarına, daha dar bir güven aralığına ve daha küçük bir p-değerine sahip olduğu görülmüştür. Elde edilen sonuçlar ışığında, biyoeşdeğerlik çalışmalarında, NLME modellerinin NCA yöntemine göre daha etkin bir yöntem olduğu görülmekte ve bu nedenle biyoeşdeğerlik çalışmalarının analizinde etkili ve alternatif bir çözüm yolu olarak önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to invastigate the use of nonlinear mixed effects (NLME) models in biequivalence studies. Two applications were provided for the study, first one was a simulation study and the another one is a real data analysis which was get from Ege University Drug Development and Pharmacokinetics Research Center. Also, NLME (nonlinear mixed effects models) results were compared to NCA (noncompartmental analysis) which is proposed by literature. The SAEM algorithm was used to analyze NLME models, whereas linear trapezoidal rule was used to analyze for NCA method. In order to compare the efficacy of two methods, bias and mean square error were computed. According to simulation study, NLME method had lower bias and smaller mean square error than NCA method. According to real data analysis, NLME method has smaller within subject error, narrower confidence interval and smaller p-value than NCA. In the light of results at this study, NLME method was more effective than NCA method. Thus, NLME method was suggested as an efficient and alternative analysis tool for bioequivalence studies.
Benzer Tezler
- Electronic structure of low dimensional semiconductor system
Düşük boyutlu yarıiletken sistemlerin elektronik yapısı
OĞUZ GÜLSEREN
Doktora
İngilizce
1992
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiPROF. DR. SALİM ÇIRACI
- Factors affecting site response analysis
Saha davranış analizlerine etki eden faktörler
GÖKÇE TÖNÜK
Doktora
İngilizce
2009
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİLLA ANSAL
- Investigation of the effects of inter-leaf friction on leaf spring damping characteristics via multi-body simulation
Yaprak yaylarda katlar arası sürtünmenin süspansiyon sönüm karakteristikleri üzerine etkilerinin çokcisimli simülasyon yöntemi ile irdelenmesi
YUNUS EMRE ERGİNSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGEN AKALIN
- Realistic microwave breast models through T1-weighted 3-D MRI data
T1-ağırlıklı 3-boyutlu MRI datası kullanılarak gerçekçi mikrodalga meme modelleri geliştirilmesi
AHMET HAKAN TUNÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Boylamsal verilerde semiparametrik karma etki modelleri ve bir uygulama
Semiparametric mixed effects models in longitudinal data and an application
SEDA BAĞDATLI KALKAN
