1缩写语中文术语auc浓度时间曲线下面积auc0t从0时到最终可定量时间点的血药浓度时间曲线下面积auc0inf从0到无穷大时间的血药浓度时间曲线下面积auc0tau给药间隔内的血浆浓度时间曲线下面积ae累积排泄量blq低于定量下限cmax峰浓度cssavg稳态平均浓度cssmax稳态峰浓度cssmin稳态最低观测浓度cl清除率clss静脉给药稳态...
而AUCt-inf就是那一部分不属于“观测范围内”的暴露量。这个“是否足够”的评判标准在法规上一般就体现为:AUCt/AUCinf >=80%。很多药代的指导原则中都会指出:采样点需要持续3~5个半衰期或是至Cmax的1/20~1/10,其实也是为了尽量满足以上标准。 4)正常情况下,如果AU...
结果以平均值±标准差的形式呈现 AUC0-24h表示0-24小时内药-时曲线下面积,AUCext表示外推的药-时曲线下的面积百分比,AUCinf表示外推至无限的药-时曲线下的面积,Cmax表示血药峰浓度,IVC表示静脉注射的维生素C,N表示测定次数,ND表示未...
AUC0-t和AUC0-inf判定的结果不应该有差异。判定表示一个是是不是和剂量成比例，半衰期随剂量是否是一...
AUCINF_pred表示从给药开始直至理论推算的无穷远处时间点的AUC。在计算AUCINF_pred时,Clast代表通过线性回归分析得出的最终时间点浓度(例如,如果最后一个观察时间点是24小时,Clast则是利用回归方程计算出的在24小时时的预估浓度)。 零阶矩即为AUC,它与给药剂量呈正比关系,是一个表征总量的函数;而一阶矩即MRT,它...
(y_true,y_score,pos_label):"""y_true:真实标签y_score:模型预测分数pos_label:正样本标签,如“1”"""num_positive_examples=(y_true==pos_label).sum()num_negtive_examples=len(y_true)-num_positive_examplestp,fp,tp_prev,fp_prev,area=0,0,0,0,0score=-np.infforiinnp.flip(np.argsort(y...
可以看出P-R曲线从左上角(0,1)到右下角(1,0): 一开始的第一个样本,其最有可能是正例(排序后概率值最大),其他样本均预测为负例,此时查准率最高接近1;查全率很低,很多正例没有预测到。 快结束时所有的样本都预测为正例,此时查准率很低,大量的负例被预测为正例;查全率很高接近1,正例都被查询到。
The tAUCs evaluated on day14, 21, and 28 had 100% concordance with AUC0–inf for all 15 BLAs. The concordance of tAUC evaluated at day7 was 87.5%. Based on the trial simulation, tAUC evaluated to day28 post-dose can achieve high concordance (≥85%) for biologics exhibiting linear or ...
tp, fp, tp_prev, fp_prev, area =0,0,0,0,0score = -np.infforiinnp.flip(np.argsort(y_score)):ify_score[i] != score: area += trapezoid_area(fp_prev, fp, tp_prev, tp) score = y_score[i] fp_prev = fp tp_prev = tpify_true[i] == pos_label: ...
AUC_ ( 0 - 1 ), were ( 143±52 ), ( 235±82 ) and ( 715±268 ) μ g · h · L ~ ( - 1 ). AUC_ ( 0～t ) 为 ( 143±52 ), ( 235±82 ), ( 715±268 ) μg·h·L~ ( -1 ). 互联网 The 90 % confidential interval ofAUC0 - 24 ,AUC0 - inf and ρ max of...