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PKNCA et les unités

Calcul des paramètres pharmacocinétiques

library(PKNCA)

PKNCA

Warning

Ne fonctionne pas avec units.

Note

La bibliothèque a été pensée pour intégrer de nouveaux indicateurs qui n'auraient pas été pensés par les auteurs.

Données minimum : concentration, dose, and time.

Préparer les données

  • as_sparse_pk(conc, time, subject) données clairsemées.

Valeurs manquantes et BLQ

  • zeros (0) below the limit of quantification.
  • NA valeur manquante.
  • superposition(conc_obj, tau=24, check.blq=FALSE) pour les études de multidosage.

Remplacer les valeurs :

  • clean.conc.blq()
  • clean.conc.na()

Méthode d'imputation

  • PKNCA_impute_method_start_conc0()
  • PKNCA_impute_method_start_cmin()
  • PKNCA_impute_method_start_predose()

Calculer les PK

  1. Formater les données pour les calculs :

    • conc_obj <- PKNCAconc(dt, Conc~Time|Subject) pour les fécès et l'urine. Pour les fèces et les urines duration="col" et volume="col".

    • time.nominal = afficher les théoriques de prélèvements (n'est pas utilisé pour les calculs).

    • sparse = FALSE échantillons clairsemés.

    • dose_obj <- PKNCAdose(dt, Dose~Time|Subject) déclarer les doses et leurs temps d'injection.

      • route = "col" préciser la route, colonne ou valeur.

        • "intravascular" injection. Si l'injection est lente (infusion), il faut ajouter l'option rate="col" ou duration="col".
        • "extravascular" ingestion.

Note

La formule treatment+subject possibilité d'utiliser plusieurs colonnes pour créer un id sujet et /Group pour déclarer des groupes.

  1. PKNCAdata(conc_obj, dose_obj) fusionner les tables doses et concentration. Le résultat est un tableau avec tous les paramètres cinétiques pour chaque individu (summary(data_pknca) afficher le résumé des groupes).

  2. intervals = liste des indicateurs à ajouter (data.frame(id_sujet, start = 0, end = Inf, cmax = TRUE...).

  3. units = d_units associer une unité aux valeurs (pknca_units_table(concu="ng/mL", doseu="mg/kg", amountu= "mg", timeu="hr"). Il est possible de déclarer une unité préférentiellement pour l'affichage.

    Retour :

    • $intervals renvoie les paramètres calculés.

Note

La dose peut être déclarée en concentration massique ou en masse.

Note

Il peut être utile de récupérer le tableau par défaut pour avoir les intervalles détectés automatiquement. 1. Exécuter PKNCA une première fois pour récupérer les intervalles. 2. modifier les intervalles data_obj$intervals <- intervals_manual.

  1. results_obj <- pk.nca(data_obj) calculer les indicateurs.

    • $result ou as.data.frame(results_obj) afficher le tableau avec les résultats individuels.

  2. summary(results_obj) résumer le résultat (roundingSummarize() ?). Les informations sur les valeurs entre crochet sont affichées sous le tableau dans le champ cation. Paramètre :

    • pretty_names = T afficher les jolies noms des PK.
    • not_requested = "value" valeur pour les indicateur non demandés.
    • not_calculated = "value" valeur pour les paramètres non calculés.

Note

Pour les dosages répétés, les paramètres sont calculés pour chaque dose.

Fonctions supplémentaires :

  • assert_PKNCAdata() être un objet PKNCAdata.
  • pk_nca_result_to_df() convertir le résultat en dataframe ?
  • roundString(numeric, nb_chiffres) renvoyer un nombre en texte avec un nombre d'arrondis.
  • signifString(numeric, nb_chiffres) renvoyer un nombre en texte avec un nombre de chiffres significatifs.
  • setDuration(obj, valeur) ajouter une duration.
  • setRoute(obj, valeur) ajouter une route.
  • find.tau(dose_tps) détermine la durée entre chaque dose (pour les doses répétées).
  • time_calc() calculer le temps par rapport à un événement par exemple, un dosage.
  • exclude(myconc, reason="Carryover", mask=c(TRUE, rep(FALSE, 6))) exclure certains points.

Les parametres cinétiques

  • PKNCA.options() configuration.
  • PKNCA.options.describe("min.span.ratio") avoir une description du champ.
    • $adj.r.squared.factor value
    • $max.missing value
    • $auc.method = "lin up/log down"
    • $conc.na "drop"
    • $conc.blq blq $first ou $middle ou $last valeur possible "keep" ou "drop".
    • $first.tmax TRUE
    • $allow.tmax.in.half.life FALSE
    • $min.hl.points 3
    • $min.span.ratio 2
    • $max.aucinf.pext 20
    • $min.hl.r.squared 0.9
    • $tau.choices NA
    • $single.dose.aucs

  • add.interval.col() ajouter un indicateur avec un intervalle.

  • pk.calc.<indicateur> utiliser une fonction de calcul d'un indicateur.
R Description
tmax(conc, time) \(t_max\)

Paramètres pour créer un nouveau paramètre : conc, time, time.dose, volume, duration.dose.

Lister les PK

  • get.interval.cols() lister les indicateurs disponibles ($auclast.dn pour avoir les informations sur un pk en particulier).

Mettre les indicateurs dans un dataframe. 

dt_param <- get.interval.cols() %>%
  as_tibble() %>%
  select(-start, -end) %>%
  t() %>%
  as.data.frame()

  • pk.calc.dn afficher la formule de la fonction.

Ajouter des indicateurs

Ajouter un nouveau PK.

add.interval.col("cmax",
                 FUN="pk.calc.cmax",
                 values=c(FALSE, TRUE),
                 unit_type="conc",
                 pretty_name="Cmax",
                 desc="Maximum observed concentration",
                 depends=c())

Déclarer la façon de calculer les valeurs des groupes

PKNCA.set.summary(
  name=nom,
  description = "median and 5th to 95th percentile",
  point=fct1,
  spread=fct2,
  rounding=list(signif=3)
)

Modifier les méthodes de calculs

modifier les fonctions de bases et ajouter une règle métier:

my_mean <- pk.business(FUN=mean)
my_mean(c(1:3, NA))

Les unités

library(units)

Warning

Quand il n'y a pas d'unité, mettre "".

  • units_options(simplify = T) simplifier les unités.
  • valid_udunits() lister les unités valides.
  • valid_udunits_prefixes() lister les ordres de grandeurs.
  • units(val_1) <- "m/s" ou set_units(x, "m/s", mode = "standard") attribuer une unité ET convertir dans une autre unité.
  • deparse_unit(valeur) récupérer l'unité.
  • mixed_units(df$valeurs, df$unite) créer une vecteur avec des unités différentes (Attention, elles s'affichent pas dans les sorties des dataframes).
  • drop_units(x) supprimer l'unité.
  • units_options(negative_power = TRUE) modifier l'affichage des unités.
  • attributes(dt$Value[[1]]) vérifier la valeur possède une unité.
  • keep_units(fonction, x) appliquer une fonction incompatible avec le format unit.
  • ud_are_convertible(x, y) vérifier si deux unité sont convertibles.

Note

Si deux jeux de données avec des unités différentes, elles sont converties durant la fusion.

Warning

Le . doit être transfomé en *.

Rempsyc

Package avec de nombreuses fonctions pour

Note

Il est normalement utiliser pour la Convenience functions for psychology.

https://rempsyc.remi-theriault.com/