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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 |
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- Trabajos Fin de Grado UVa [29685]
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