论文摘要
毒物兴奋效应是指在较低药物剂量水平时,随着剂量水平的增加,受试者对药物的不良反应降低。这种毒物兴奋效应现象暗示了门阀剂量的存在,如果存在毒物兴奋效应现象,必定发生在小于门阀剂量水平的剂量处。当剂量水平低于这个门阀剂量水平时,该剂量水平下的反应要比控制剂量下的反应即背景反应低,并且本文假定该门阀剂量水平下的反应与背景反应相同。因此我们这里用两个二次函数组成的分段函数构成了这种毒物兴奋效应现象的剂量—反应模型,其中较低剂量水平下的二次函数是U形曲线。由于受试者对药物毒性的敏感程度的差异,本文用了混合正态模型来描述数据,在有限混合正态模型下用EM算法进行了参数估计,并用Bayes因子方法和Bootstrap置信区间方法进行了模型选择,其中Bootstrap置信区间方法选用的是简单实用的分位数置信区间方法。应用模型选择方法,对选用单分布还是混合分布问题,剂量—反应函数是否选用分段函数问题和如何选取分段函数的断点问题即门阀剂量值进行了研究,并对参数估计问题和三个模型选择问题进行了模拟,通过模拟结果可以看出混合模型要比单分布模型更适合对药物毒性的研究,先降后增的分段的剂量—反应函数要比传统的单一的单调增加的剂量—反应函数更能很好地描述这种毒物兴奋效应现象,选择恰当的门阀剂量值能使剂量—反应函数更适合数据。
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