機構モデル: 個人および集団分析におけるコンパートメントモデル

個々の分析では、単一ソースデータを含むメカニズムモデルを使用します。ただし、データ収集エラーは、観測データの完全な予測を妨げます。

数式では、X_i、C_i、ε_i、φ_j、ƒ_i は、それぞれ i 値の既知の値、観測された濃度、測定誤差、モデル パラメータ、および関連関数を表します。

最小二乗メトリクスは、予測値と観測値の違いを定量化します。

通常の最小二乗法は、より大きな観測値に偏っています。

加重最小二乗法と最尤法または拡張最小二乗法は、加重係数を組み込むことで OLS を改善します。

母集団分析モデルは、個人間の変動を考慮して、複数の被験者のデータを予測します。

同じ構造モデルが、研究中の特定の薬剤について、すべての個人のデータに適合します。

平均と個々の薬物動態パラメータとの関係は方程式で表され、η_j はランダムな変動性を表します。

さまざまな母集団コンパートメント分析には、ナイーブ平均データ、ナイーブプールデータ、および2段階アプローチが含まれます。