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Fichiers résultats

Fichier *.lst: listing de tous les résultats.
Fichier *.ext: iterations, Obj. fc
Fichier *.cor: matrice de correlation des estimations
Fichier *.cov: matrice de covariance
Fichier *.coi: inverse de la matrice de covariance
Fichier *.phi: parameter indiv. phi. matrice de covariance [phi(i)=mu(i)+eta(i)] si MU référencé.

Avant de regarder les estimations des paramètres, il faut vérifier si le modèle est acceptable :

1. la phase ESTIMATION se termine avec le message : MINIMIZATION SUCCESSFUL
2. les paramètres estimés finaux ont un nombre de digits significatifs sup. ou égal à 3
"NO OF SIG. DIGIT IN FINAL EST.:"
3. les ETA ne sont pas significativement différents de "0" ce qui ce juge après les lignes:
"ETABAR IS THE ARITHMETIC MEAN OF THE ETA-ESTIMATES
AND THE P-VALUE IS GIVEN FOR THE NULL HYPOTHESIS THAT THE TRUE MEAN IS 0".
Les "P VAL" ne doivent pas être significatives.
4. la phase COVARIANCE se termine sans message d'erreur.
Dans le cas inverse, nonmem informe que la covariance a été abandonnée et les s.e. ne seront pas données.
Sous certaines conditions, l'absence de covariance pourra être négligée car il y a d'autres moyens de récupérer les s.e. (ex. par bootstrap) et la covariance n'est pas leur meilleur moyen d'obtenir la précision des paramètres.
5. Absence de corrélation entre les paramètres sup à 0,95
"CORRELATION MATRIX OF ESTIMATE"
ce qui peut se calculer sur la matrice des covariance
ou qui peut s'obtenir directement sur la matrice de corrélation
"COVARIANCE MATRIX OF ESTIMATE"
Exemple entre TH1 et TH2:
corr = TH1-TH2 / (sqrt(TH1) * (sqrt(TH2))
6. l'erreur standard des estimés est suffisamment petite pour que l'intervalle de confiance à 95% ne contiennent pas la valeur 0.

Le fichier de résultats (*.lst) est constitué de plusieurs sous-unités:

Description générale du modèle, de la base de données...
Monitoring of Search avec les itérations et les gradients
Résultats de la minimisation
Fonction objective : minimum value of objective function
Résultats des estimations des paramètres: final parameter estimate
Résultats de la covariance avec les s.e.: standard error of estimate
Matrice de covariance des valeurs estimées
Matrice de corrélation des valeurs estimées
Matrice inverse de la covariance
Matrice (seulement si des problèmes sont rencontrés)

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