dc.contributor.advisor | García Álvarez, Diego | es |
dc.contributor.advisor | Mayo Iscar, Agustín | es |
dc.contributor.author | Frutos Barcenilla, Ismael | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias | es |
dc.date.accessioned | 2017-09-19T11:36:43Z | |
dc.date.available | 2017-09-19T11:36:43Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.uri | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/25732 | |
dc.description.abstract | La farmacocinética poblacional pretende caracterizar el comportamiento
de los fármacos dentro de una población, con el objetivo de aumentar
la seguridad y eficacia terapéutica de los fármacos. La modelización de los
estudios poblacionales se realiza por medio de modelos mixtos, donde la
estimación de máxima verosimilitud no siempre puede obtenerse de manera
explícita. Por lo cual se han desarrollado algoritmos para aproximar al
máximo verosímil. En este trabajo se exponen diferentes algoritmos clásicos
de estimación poblacional utilizados por el proyecto PhysPK de Empresarios
Agrupados, dos etapas estándar, FO y FOCE, y además se define
para su posterior programación en EcosimPro el algoritmo SAEM, un algoritmo
que está basado en una aproximación estocástica del proceso EM.
Se resolverá un problema de estimación en un estudio farmacocinético poblacional
con los distintos algoritmos explicados comparando resultados de
forma conjunta. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject.classification | Farmacocinética | es |
dc.subject.classification | EcosimPro | es |
dc.subject.classification | PhysPK | es |
dc.subject.classification | SAEM | es |
dc.title | Algoritmos de estimación de parámetros poblacionales para modelos farmacocinéticos con EcosimPro | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Estadística | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | |