二次推断函数与广义估计方程缓控释制剂工艺数据建模比较

发布时间：2017-11-25 16:16

  本文关键词：二次推断函数与广义估计方程缓控释制剂工艺数据建模比较

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【摘要】：目的比较二次推断函数(QIF)及广义估计方程(GEE)对具有重复测量特征的缓控释制剂制备工艺累积释放度数据的建模效果。方法选取三种作业相关矩阵对缓控释制剂制备工艺正交试验设计数据建立QIF模型并进行拟合优度检验,用评价指标AIC、BIC选择模型及选择合理的作业相关矩阵;基于此合理的作业相关矩阵建立广义估计方程(GEE)模型;用均方误差(MSE)比较QIF模型及GEE模型的建模效果。结果累积释放度数据用QIF方法以可交换相关矩阵建立的模型评价指标AIC、BIC最小(AIC=24.000、BIC=26.367),均方误差MSE=0.0123,而基于可交换相关矩阵建立的GEE模型MSE=32.6535,QIF的建模效果要优于GEE。结论在具有重复测量数据特征的缓控释制剂的建模研究中,二次推断函数建模可以用评价指标AIC、BIC选择模型,并且建模效果优于广义估计方程,具有应用价值。
【作者单位】： 山西医科大学卫生统计教研室;山西省疾病预防控制中心;
【基金】：山西省自然科学基金项目(2013011059)
【分类号】：R943
【正文快照】： 缓控释制剂属于第三代药物制剂,具有定位、定速、定时释放及有效减缓药物“峰谷现象”等特点,克服了普通药物的诸多弊端,具有良好的发展前景。在缓控释制剂处方工艺研究中,需要对具有重复测量特征的工艺评价指标—累积释放度数据建立模型。传统方法建模时要求观测值之间相互独

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本文编号：1226637