Ich beantrage die Hinzufügung von Konfidenzintervallen zum Relative Potency-Bericht im Parallelism-Test auf der Fit Model-Plattform für alle Modelle mit Parallelism-Test, insbesondere für alle 4- und 5p-Sigmoidal-Heilungen.
Dies ist wichtig für US-amerikanische und europäische Pharmazeutika, die eine biologische Testmethode zur Messung der Wirksamkeit verwenden. Die Wirksamkeit wird bei jeder Charge von Arzneimittelsubstanzen und Arzneimittelprodukten gemessen. Der Vergleich einer Referenzcharge mit einer neuen Charge ist sehr üblich, und Berechnungen sind für die meisten Wissenschaftler, die routinemäßig die Wirksamkeit beurteilen müssen, entmutigend.
Anfragen nach Konfidenzintervallen zur Potenz sind häufiger geworden und die Antworten in der Community zu diesem Thema sind vage und nicht besonders umsetzbar oder praktisch.
Das EP-Leitfadendokument sagt dies über CIs für die Potenz
„Die Maximum-Likelihood-Schätzer der Steigung und Lage der Kurven können nur durch Anwendung eines iterativen Verfahrens gefunden werden. Es gibt viele Verfahren, die zum gleichen Ergebnis führen, aber aufgrund der Konvergenzgeschwindigkeit unterschiedlich effizient sind. Eine der schnellsten Methoden ist die direkte Optimierung der Maximum-Likelihood-Funktion (siehe Abschnitt 7.1), die leicht mit Computerprogrammen durchgeführt werden kann, die eine eingebaute Prozedur für diesen Zweck haben. Leider liefern die meisten dieser Verfahren keine Schätzung des Konfidenzintervalls, und die Technik, um es zu erhalten, ist zu kompliziert, um es hier zu beschreiben." . S. 580, Link zum unten angehängten Dokument
Kürzlich (2019) präsentierte Don McCormack die alternative Methode der Verwendung von Probit zur Schätzung von CIs für die relative Wirksamkeit, eine schwere Annahme Methode, die auch in den EP-Leitlinien beschrieben ist. (Link zu Dons Vortrag unten). Während Dons Artikel und die beigefügten Beispiele direkt aus EP5.3 sehr hilfreich sind, ist die Methode ausreichend komplex, um den gewöhnlichen JMP-Benutzer innezuhalten. Das Verfahren erfordert auch die Verwendung anderer Plattformen, um ein Ergebnis zu erhalten. (Benutzer kann nicht im Analysefluss bleiben)
EP 5.3 STATISTISCHE ANALYSE DER ERGEBNISSE BIOLOGISCHER UNTERSUCHUNGEN UND TESTS
Using JMP for Statistical Analysis of Biological Assays – Discovery Paper, Don McCormack
