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442 Vol. 125 (2005) 合, 臨床上, 用量設定を行うには正確性が十分ではなく, 少なくとも 2 ポイントの採血が投与設計には必要と報告している. 4) Bayesian 法は少ない採血ポイントから患者背景を考慮し, 薬物動態パラメータを推定する方法として知られている.AUC 0 4

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Fig. 1. CyA Concentration Time Curves in Early (A) and Stable (B) Renal Transplant Patients合，臨床上，用量設定を行うには正確性が十分ではなく，少なくとも2ポイントの採血が投与設計には必要と報告している.4)Bayesian法は少ない採血ポイントから患者背景を考慮し，薬物動態パラメータを推定する方法として知られている．AUC0―4推定に お い て 血 中 濃 度 の み か ら の 重 回 帰 推 定 を 行 うA
Table 2. AUC 0―4 Equations Obtained by Combinations of CyA Concentrations at DiŠerent Time-Points 4)
Table 5. Correlation Coe‹cients, Bias and Precision of AUC 0―4 Calculated by Blood Sampling Time-Points, Compared with Full AUC 0―4 in Early Kidney Transplant Patients
Fig. 2. Relationship between AUC 0―4 Calculated by C1 and AUC 0―4 by Full Samples in Stable Renal Transplant Patients (n＝18) C2, C3 を用いて計算する台形はそれぞれ 2 個ある ことから，台形法を用いて AUC 0―4 を計算すると， C0 に比べ C1, C2, C3 の寄与が大きいと考えられ る．このことから，C1, C2, C3 の採血ポイントが 増えることにより，Full
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