Analyse des posthoc

Avant de commencer la sélection des covariables susceptibles d’être intégrées dans le modèle, il faut comme toujours une première étape exploratoire.

Normalement l’analyse des covariables doit se limiter à celles prévues dans le protocole ou le Data Analysis Plan. Autrement dit, il n’est pas de bonne pratique de « tester » toutes les covariables sur tous les paramètres.
D’une part cela augmente le risque de sélectionner à tort une covariable dans le modèle et d’autre part cela peut conduire à des relations entre paramètres PK et covariable peu pertinente.

La sélection doit se faire en utilisant la méthode FOCE plutôt que FO. Cette dernière conduit plus souvent à l’inclusion à tort de covariable dans un modèle.

L’analyse des posthoc utilise un fichier créé par nonmem et contenant les paramètres PK individuels et les covariables. Ce fichier est créé par le block Table.

Exemple de code pour obtenir un fichier avec les posthoc:
si les covariables disponibles dans la base de données sont l’âge, le poids et la créatininémie
$INPUT ID TIME DV AMT RATE AGE WT CREA
les lignes de code pour demander à nonmem de créer un fichier (tableau) contenant les posthoc:
$TABLE ID AMT CL V1 Q V2 AGE WT CREA ETA1 ETA2 ETA3 ETA4
FIRSTONLY NOPRINT NOAPPEND
FILE=parameter.fit

NB: si vous avez utilisé la méthode FO (au lieu de FOCE), nous devez ajouter POSTHOC dans $ESTIM

Exemple de code R pour faire un graphique visualisant une relation entre un paramètre PK et une covariable:

# chemin complet
ch <-« c:/nmvi/run/theo/base.df »

# nom du fichier à ouvrir

filename<-« parameter.fit »

cd<-paste(ch,filename,sep= »/ »)

data<-read.table(cd,header=TRUE,skip=1)

# pour vérifier les noms des colonnes

names(data)

# visualisarion des clairances en fonction de la créatinémie

plot(data$CREA, data$CL, xlab= »Creatininemia (µmol/L) »,
ylab= »Individual Clearance (mL/min) »,
xlim=c(0,300),
ylim=c(0,100),
options(na.action=na.exclude))