Validation du modèle

Le modèle final, incluant ou non des covariables, doit être validé.

Elle se fait essentiellement au moyen d’outils visuels, graphiques :

GraphesExemple8

Pharmacocinétique de l’étoposide chez l’enfant (d’après Urien et al, Cancer Chemother Pharmacol. 2011 Mar;67(3):597-603)
Les points doivent être distribués de manière homogène autour de la droite identité y = x, en noir.
A droite, le modèle de base. A gauche le modèle incluant l’effet du poids sur la clairance (CL = 0.085 x Poids0.75 L/h) et sur le du volume de distribution (V = 0.133 x Poids L). On observe une diminution de la dispersion autour de la droite identité (amélioration de la performance prédictive du modèle).

 

 

  • Résidus : les résidus doivent être distribués de manière homogène autour de la droite y = 0.

 

GraphesExemple9

 

 

ici « normalized prediction distribution errors ». Dans le cas de ces résidus normalisés (Comets et al, Comput Methods Programs Biomed. 2008 May;90(2):154-66. Epub 2008 Jan 22.), ils doivent être distribués de manière homogène autour de la droite y = 0 (en bas), mais ils doivent satisfaire aussi à d’autres conditions : moyenne = 0, variance = 1 et distribution normale (haut).

 

 

 

 
 
 
 

 

  • « visual predictive check », difficile à traduire en français, cela consiste à superposer les observations et les 5e, 50e et 95e percentiles des prédictions obtenues à partir de 400-500 simulations du modèle final. Deux exemples sont montrés, cystéamine et vitamine D3.

 

GraphesExemple10

« visual prédictive check » (1) : Pharmacocinétique (gauche) et effet (diminution de la cystine intra-leucocytaire, droite) de la cystéamine chez des enfants atteints de cystinose nephropathique (d’après Bouazza et al. Orphanet J Rare Dis. 2011 Dec 23;6:86). Les courbes bleues et la courbe rouge correspondent aux 5e, 95e et 50e percentiles de 500 simulations du modèle final. Approximativement 90% des observations doivent être incluses entre les limites extrêmes et la médiane des prédictions doit traverser le nuage d’observations de manière équilibrée.

 

 

 

GraphesExemple11

« visual prédictive check » (2) : Pharmacocinétique du 25-hydroxycholecalciferol après prise de vitamine D3 (100 000 UI) chez l’adulte (d’après Foissac et al, Conference on Retroviruses and Opportunistic Infections (CROI), Seattle 2012, abstract N-158). Les zones bleues et rouge délimitent les intervalles de confiance à 95% des 5e, 95e et 50e percentiles des prédictions obtenues par 500 simulations du modèle final. Les courbes pointillées vertes représentant les percentiles correspondants aux données observées, doivent être incluses dans les intervalles de confiance des prédictions simulées pour valider le modèle.

 

 

 

 

 

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