催化模型拟合的探讨

本文用微分拟合法拟合催化模型、通过对5份资料的实例分析,显示有计算简便、数据准确、结果可靠的优点,有一定的推广应用价值。     

吲达帕胺片溶出度分析

目的：对不同厂家吲达帕胺片的溶出度数据进行多种曲线拟合分析。方法：对5厂家生产的吲达帕胺片溶出度进行测定，并将溶出数据用多种曲线进行拟合，分析拟合效果。结果：吲达帕胺片用不同的曲线模型进行拟合，相关性存在极其显著差异（p〈0．01）。结论：处理药物的溶出数据不能用单一模型进行拟合，而应该用多种模型拟合从中择优。     

广义可加模型在H1N1疫苗效果评估中的应用

目的探讨广义可加模型在处理非线性数据方面的优势。方法以H1N1疫苗临床试验数据为实例,分别用广义可加模型与一般线性模型对已知不成线性的影响因素进行模型拟合,分析影响H1N1疫苗抗体滴度的相关因素。分别用偏差统计量及误差均方对模型拟合效果进行评价。结果与一般线性模型相比,广义可加模型的拟合效果更好,具有较小的偏差统计量和误差均方。结论广义可加模型在处理非线性数据时,拟合效果优于一般线性模型,在自变量与因变量不成线性关系时,应首选广义可加模型。     

绘制细胞生长曲线及细胞群体倍增时间的简化计算

研究一株细胞生长曲线的原始数据 ,寻求合适的曲线拟合模型。在StatisticalPackageforthesocialscience(SPSS)软件包上用指数拟合模型对全部数据及生长期数据进行拟合 ,并由此推算细胞群体倍增时间 (Doubletime,Dt)。结果 :指数拟合模型对生长期内数据进行拟合所获复相关指数较高 ,为 0 .989,Dt=2 4h/b1,计算相对简单。结果提示 ,这种拟合方法及计算方法较为简便 ,可信。     

Cox比例风险模型拟合优度的Lin检验

Cox比例风险模型是生物医学研究中常用的生存分析方法 ,应用范围非常广泛。但能否用 Cox比例风险模型拟合某数据 ,模型的拟合优度如何 ,实际工作者考虑较少。考察 Cox比例风险模型拟合优度最为常用的方法是图示法。图示法是将研究对象按预后指数恰当分组 ,用 Kaplan- meier法估计各组的生存曲线 ,并与 Cox回归模型预后指数的生存曲线在同一坐标系上进行比较 ,若两条曲线具有一致性 ,说明模型拟合理想 [1 ] 。该法虽然简单、直观 ,但由于缺乏假设检验 ,研究者只能通过目测“两条曲线是否具有一致性”来判断模型的拟合优度 ,显然 ,不同的目…     

药物溶出度与时间关系的灰色系统模拟

利用灰色系统理论建立了药物溶出度与时间关系的教学模型。计算是采用BASIC语言在IBM-PC机上实现的。结果表明,用灰色模型拟合药物溶出度数据具有令人满意的效果。     

法莫替丁缓释片的实验研究

用紫外分光光度法测定法莫替丁缓释片的体外释放。体外释放数据表明该缓释片在模拟人工胃液中缓慢释放药物,维持8小时以上。分别用单指数分布模型、威布尔分布模型和希古契方程进行拟合,得出t_0、t_(50)值及拟合方程的相关系数。结果表明3种模型都可以较好地反映该缓释片的释放过程,其中以单指数分布模型为最佳。     

药物溶出度与时间关系的灰色系统模拟

利用灰色系统理论建立了药物溶出度与时间关系的教学模型。计算是采用ＢＡＳＩＣ语言在ＩＢＭ－ＰＣ机上实现的。结果表明，用灰色模型拟合药物溶出度数据具有令人满意的效果。     

伊立替康的临床药物动力学研究

目的探讨伊立替康的临床药物动力学特征。方法对11例大肠癌患者应用双周方案化疗,采集患者血样进行药动学参数分析。结果5例患者用二室模型拟合得到的AIC和SC值均小于三室模型拟合的结果;2例患者结果恰好相反,更适用于三室模型;其余4例患者无论采用二室还是三室模型进行数据拟合,所得的AIC和SC值非常接近。结论CPT-11在人体内的代谢过程既可以用二室模型也可以用三室模型描述;CPT-11的体内代谢过程并未因联合用药而发生改变。     

原发性肝癌危险因素病例对照研究——广义相对危险度模型的应用

本文对同安原发性肝癌有关危险因素进行了研究。应用广义相对危险度函数模型处理数据,评判何种模型拟合最佳。结果提示:乙型肝炎病毒感染、家族肝癌史及人均收入低是其危险因素。多因素共同作用形式似一种偏向于相乘的结构。在研究多因素疾病时,有必要探讨因素间作用形式即资料符合什么模型结构。不同模型间数量上的差异对病因学的解释和公共卫生实践具有重要意义。     

乙醇水溶液表面张力的模型拟合

对乙醇水溶液表面张力的实验数据,分别采用自定义双曲线模型、借用Logistic模型和Gomperty模型进行了回归拟合,均得到较好的拟合效果。     

模糊最小二乘法模型

本文引入模糊数间的一种距离,把类似的最小二乘法用于对模糊观测数据的分析,提出两类拟合模糊数据的模糊线性回归模型,证明确定模型的条件,给出计算模型参数的简明方法。     

简单催化模型的适应条件及其参数的一种简便算法

简单催化模型的一个基本适应条件是:在疾病流行期间其感染力保持恒定。当小染力随时间变化时,需用改进模型进行数据拟合,对于如何判定感染力恒定的问题,本文给出了判别法。即用S值是否稳定来判断感染力稳定与否。进而根据S值给出了原简单催化模型参数的一种简便估计方法。结合实例,给出了参数估计的计算表。     

两种软件对血管外给药一二室模型 药动学参数的拟合效果

［摘要］目的比较两种软件对血管外给药一、二室模型药动学参数的拟合效果。方法采用DAS2.0软件药动学模块和SPSS12.0软件的非线性回归方法对一系列时间 血药浓度模拟数据，以及实测数据进行拟合。结果模拟结果显示SPSS12.0非线性回归方法拟合效果优于DAS2.0软件，但实测数据的拟合结果两者一致。结论SPSS12.0和DAS2.0软件的拟合效果均良好，可以作为血管外给药一、二室模型药动学参数的拟合方法。     

交通事故影响因素分析

目的:探讨时间、天气、车型、年龄等因素对交通事故造成死亡情况的影响,从而为预防和控制交通事故造成人员死亡提供科学依据。方法:以某市2013年4月~9月交通事故案件填写的"道路交通事故伤害信息采集表"生成SPSS数据,分别用泊松回归模型和负二项回归模型对该数据进行拟合。根据回归系数得出交通事故中死亡人数与各影响因素的关系,从而给出有效控制交通事故伤害的建议。结果:某市2013年4月~9月交通事故数据中单位事故死亡人数的方差大于均值,负二项回归模型数据拟合的AIC、BIC值均小于泊松回归模型,两模型中时间因素回归参数估计的P值均小于0.05。结论:对于过度离散数据,负二项回归拟合效果优于泊松回归。交通事故发生时间这一影响因素对交通事故中单位事故死亡人数的影响具有统计学意义,发生在晚上的事故较白天更易引发死亡。     

简单催化模型及其改进型的直接拟合方法

Schenzle等人提出了感染力随时间变化的改进简单催化模型,其参数估计较为复杂。在此模型中不加判断的一概认为感染力的变化形式为Logistic函数,这可能使感染力函数选择不当。作者提出一种直接拟合简单催化模型及其改进型的方法,即首先用通常的曲线回归方法拟合数据,得到拟合方程u(t),而根据u(t),直接求出感染力函数,即r(t)=-u′(t)/u(t),而用此式可直接确定感染力函数的形式,使得感染力函数的确定有其理论根据。     

我国肾移植患者环孢菌素常规监测的群体药代动力学

目的考察肾移植患者口服环孢菌素A(Cyclosporine A,CsA)常规监测的群体药代动力学特征,为临床调整个体用药提供新途径.方法回顾性收集我院745例门诊肾移植病人的1468个全血稳态谷浓度样本,用NONMEM程序分析其群体药物动力学模型,估算米-曼氏模型参数Km和Vm,Km,Vm的个体间变异,以及个体自身变异采用指数模型.定量地考察日剂量、术后时间、体重、环孢菌素A剂型和合并用药等固定效应对药物动力学参数的影响.结果环孢菌素A的监测值为稳态谷浓度时,其药代动力学能用米-曼氏模型较好地拟合,用建模组数据获得的群体参数在验证组中有较理想的拟合优度.最终群体药代动力学参数为群体标准值Vm为601mg@L-1,Km为2120mg@L-1.Vm的结构模型参数术后时间和体重用指数模型,系数分别为-0.210和0.1 39;性别和剂型用乘法模型,男性较女性的校正系数为1.078,胶囊剂较水剂的校正系数为0.927.Km的结构模型参数剂量和术后时间用指数模型,系数分别为-1.67和-0.651;合并应用雷公藤多甙片、保肾片用乘法模型,系数分别为1.170、1.1 30.每日剂量预测值与观察值的平均绝对百分误差为7.72±6.60%.结论剂量和术后时间对米-曼模型的参数拟合有非常明显的影响.本文估算的参数误差在相对较小的范围内,模型拟合情况较好,可以为临床上制定合理的用药方案服务.     

Excel规划求解法在药物溶出模型拟合和优选中的应用

目的：获得一种药物溶出模型拟合和优选的简便方法。方法：根据Weibull分布模型直接采用Excel规划求解（DEBS）对药物溶出数据进行非线性拟合，并将拟合结果与线性变换后Excel规划求解（LEBS）的结果相比较；对同一实例的药物溶出数据分别用6种药物溶出模型进行DEBS拟合，根据拟合优度（R^2）或累积溶出百分比的残差平方和[SUM=∑（Y—Y^2]进行优选。结果：对于溶出介质pH分别为7．5，2．0，1．0的某药溶出百分率，采用Weibull分布模型并经DEBS拟合后，其SUM为3．9233，0．3264和7．4330，分别小于LEBS的6．0886，0．3435，7．9946；α，γ和m各有差别，但td和t50近似一致。对溶出介质pH1．0的药物溶出数据，在6个拟合模型中，Ritger-Peppas模型（α：2．626，k：8．2193，n：0．5996，SUM：4．3557）最优，Weibull分布模型（α：0．906，β：23．9009，m：0．91062,SUM：7．4330）次之。结论：DEBS应用于药物溶出模型的拟合和优选,方法简便可靠，值得进一步推广。     

D-R模型在中国大肠埃希菌头孢他啶耐药规律拟合与预测中的应用

目的探讨D-R模型在中国大肠埃希菌头孢他啶耐药规律的拟合与预测研究中的应用。方法收集1996～2009年中国中文期刊全文数据库(CNKI)文献报道大肠埃希菌头孢他啶耐药性数据。采用D-R模型与GM(1,1)模型对数据进行拟合与预测,以RSE,MAE,MRE值判断拟合效果。结果共收集1996～2009年中国大肠埃希菌头孢他啶耐药文献430篇,数据1 004条。D-R模型预测结果显示大肠埃希菌头孢他啶耐药率呈快速增长趋势。D-R模型拟合所得RSE、MAE、MRE值均较小,拟合效果比GM(1,1)模型好。结论 D-R模型可精确拟合与预测大肠埃希菌头孢他啶耐药趋势。D-R模型预测结果提示大肠埃希菌头孢他啶耐药性与近期耐药率变化密切相关,提示大肠埃希菌头孢他啶可能存在"增长-控制-下降-增长"的现实耐药规律以及"平稳期-快速增长期-平稳期"的理论规律;该规律提示在快速增长期谨慎用药有可能降低细菌耐药性,而在平稳期控制药物使用的意义不大;这一规律极有可能是细菌耐药的普遍规律。     

数学模型在日本血吸虫病资料中的应用

对日本血吸虫病的流行率资料,用简单催化模型、时变简单催化模型、两期催化模型分别作了拟合,认为用时变催化模型拟合时,效果最好。