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VOL. 73 (4), 1265-1285, 2007 INDIVIDUALIZACIÓN DE CARBOPLATINO EN...

IV con eliminación de primer orden (42). El ClCbPt se modeló con las
covariables edad, peso, índice de masa corporal (IMC), Cp, de crea-

tinina plasmática y ClCr. El modelo seleccionado (ecuación 4) indica
que el ClCbPt disminuye proporcionalmente a medida que aumenta la
edad del paciente.

ClCbPt = theta(1) - EDAD × theta(5) Ecuación (4)

La variabilidad interindividual del ClCr y Vc se ha modelado de
forma exponencial y las microconstantes k12 y k21 de forma aditiva.
La variabilidad residual se modeló utilizando el modelo aditivo ex-
ponencial. La bondad del ajuste se ha evaluado mediante las repre-
sentaciones gráficas de la Cp experimental frente a tiempo de mues-
treo, o de las Cp poblacional e individual, respectivamente; también
de los valores residuales frente a la Cp predicha poblacional y de
estos frente al tiempo. El valor de la función mínimo objetiva (FMO)
determinó el modelo a seleccionar.

Con los parámetros farmacocinéticos poblacionales y sus variabi-
lidades, se han estimado los parámetros individuales de ClCbPt y AUC,
mediante la metodología bayesiana (posthoc de NONMEM). La exac-
titud y precisión de los parámetros ClCbPt, AUC y dosis individualiza-
da de CbPt, según los dos modelos farmacocinéticos propuestos, se
han expresado como el error relativo medio (ERM, ecuación 5) y la
raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE, ecuación 6), uti-
lizando como referente la fórmula de Calvert-CG, los valores de AUC
diana predefinidos han sido 4 mg·min/mL para ancianos y 5 mg·min/
mL para adultos.

SERM=1N Cli (Calvert - CG) - Cli (estimado) Ecuación (5)
N i=1 Cli (Calvert - CG)

1 N Cli (Calvert - CG) - Cli (estimado) 2 Ecuación (6)
S( )RMSE =Ni=1

N: número de pacientes; Cli (Calvert-CG): aclaramiento de CbPt del paciente i
calculado con la fórmula de Calvert y estimación del ClCr a partir de la ecuación
de Cockroft-Gault; Cli (estimado): aclaramiento de CbPt del paciente i estimado
mediante metodología bayesiana.

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