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首页> 外文期刊>Journal of pharmacokinetics and pharmacodynamics >Searching for an optimal AUC estimation method: a never-ending task?
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Searching for an optimal AUC estimation method: a never-ending task?

机译：寻找最佳的AUC估计方法：永无止境的任务？

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An effective method of construction of a linear estimator of AUC in the finite interval, optimal in the minimax sense, is developed and demonstrated for five PK models. The models may be given as an explicit C(t) relationship or defined by differential equations. For high variability and rich sampling the optimal method is only moderately advantageous over optimal trapezoid or standard numerical approaches (Gauss-Legendre or Clenshaw-Curtis quadratures). The difference between the optimal estimator and other methods becomes more pronounced with a decrease in sample size or decrease in the variability. The described estimation method may appear useful in development of limited-sampling strategies for AUC determination, as an alternative to the widely used regression-based approach. It is indicated that many alternative approaches are also possible.
机译：针对五个PK模型，开发并证明了一种在有限区间内构造AUC线性估计器（在极小极大值意义上最优）的有效方法。可以将模型给出为明确的C（t）关系或由微分方程定义。对于高可变性和丰富的采样，最优方法仅比最优梯形或标准数值方法（高斯-勒根德雷或克伦肖-柯蒂斯正交）略有优势。随着样本量的减少或变异性的降低，最佳估计量与其他方法之间的差异变得更加明显。作为广泛使用的基于回归的方法的替代方法，所描述的估计方法可能在开发用于AUC确定的有限采样策略中很有用。指出许多替代方法也是可能的。

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