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Modèle validation période d`essai

Comparaison des résultats cliniques par patient et des simulations d`essais virtuels (autovalidation et validation croisée) sur Glucontrol A. les mesures cliniques et réelles ont été prises 52,0% du potentiel par protocole des temps spécifiés basés sur in silico glycémique Résultats. La médiane [IQR] est utilisée le cas échéant. Le biais du modèle a été estimé pour chaque résultat en faisant la moyenne de l`erreur absolue moyenne (| prédiction moyenne – moyenne observée dans les années 1, 2, 3, etc.) sur les 10 années de simulation. Nous avons également examiné la proportion d`années dans lesquelles les prédictions du modèle tombaient à l`intérieur observée 95% CIs et l`erreur de pourcentage absolu moyen respectif (MAPE) pour toutes les complications par rapport à la moyenne observée et à 95% IC. Les erreurs de prédiction et d`ajustement de modèle sont utilisées pour montrer la capacité du modèle à s`adapter aux données et à prédire l`état du patient attendu. À l`aide des profils S I identifiés, les mesures de BG simulées ont été comparées aux données cliniques de BG. Cette erreur d`ajustement quantifie la capacité du modèle à capturer la dynamique observée. Méthode de validation d`essai virtuelle. Ces profils sont ensuite utilisés pour simuler de nouveau les protocoles Glucontrol A et Glucontrol B pour comparaison avec les résultats cliniques appropriés. Les erreurs de prédiction de type ajustement et intra-patient (Forward) sont utilisées pour valider les patients virtuels in-silico individuels. Autovalidation (tests protocole sur les patients virtuels du groupe A et protocole B sur les patients virtuels B) et validation croisée (tests un protocole sur les patients virtuels du groupe B; et le protocole B sur les patients virtuels) sont utilisés par rapport aux données cliniques pour évaluer la capacité pour prédire les résultats des essais cliniques.

Certains concepteurs de procès affirment que tous les objectifs d`un essai exigeant l`évaluation de la sensibilité et de la spécificité peuvent être accomplis en construisant la courbe ROC, et que la zone sous la courbe ROC (ASC), ou une partie de celle-ci, constitue une un résultat univarié contre lequel un essai peut être alimenté. Alors que la courbe ROC est un outil utile pour décrire les attributs de certains classificateurs (ceux qui sont mesurés sur une échelle continue), il n`est pas particulièrement utile dans la conception d`essai de validation de la population bio-marqueur de dépistage, parce que: la courbe ROC ne sont naturellement conformes au contexte décisionnel du programme de développement des biomarqueurs; Il n`y a pas de norme pour la taille d`une ASC, ou l`ampleur d`un changement dans l`ASC, est scientifiquement significatif; la plupart de la courbe ROC n`est pas pertinente pour un marqueur de dépistage de la population. La variance de F * peut être importante. 14 [15] pour cette raison, si deux procédures statistiques sont comparées sur la base des résultats de la validation croisée, il est important de noter que la procédure avec la meilleure performance estimée peut ne pas être réellement le meilleur des deux procédures (c.-à-d.