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On peut encore parler de « modélisation pharmaco-statistique ».

Analyse des données L’analyse des données implique une modélisation à 2 étages : i) l’évolution des observations en fonction du temps est décrite au moyen d’un modèle mathématique, c’est le modèle de structure ii) la variabilité globale des données est divisée, comme en statistique classique, selon différentes sources : (a) La variabilité inter-individuelle Sur cette figure représentant la pharmacocinétique d’un médicament, la courbe représente la pharmacocinétique moyenne de la population, et les différents symboles les observations provenant de différents individus.

Les prédictions à partir de la 3e administration, à 48h, devraient être similaires (équilibre).

Ce n’est plus le cas en cas de variabilité inter-occasion.

Quand il est possible de construire un modèle mathématique décrivant l’évolution des observations en fonction du temps, la/les méthodes d’analyse dites « modèle non linéaire à effet mixte » ou en anglais « non linear mixed effect models (NONMEM)» peuvent être utilisées.

Les termes usuels décrivant ce type d’analyses sont pharmacocinétique de population ou pharmacodynamique de population.

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