Das Programm beginnt mit der Erstellung eines 'logistic'-Datensatzes, der eine Dosis-Wirkungs-Beziehung simuliert. Anschließend wird die NLIN-Prozedur verwendet, um ein log-logistisches Modell mit drei verschiedenen Parametrisierungen anzupassen. Ziel ist es zu zeigen, wie die Wahl der Parameter die Nichtlinearitätsmaße (wie den Hougaard-Bias) und die Zuverlässigkeit der Konfidenzintervalle beeinflusst.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Code über einen DATA-Schritt und DATALINES-Anweisungen generiert.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Erstellung des 'logistic'-Datensatzes, der die Variablen 'dose' und 'y' sowie eine logarithmische Transformation der Dosis enthält.
Erstellung des 'logistic'-Datensatzes, der die Variablen 'dose' und 'y' sowie eine logarithmische Transformation der Dosis enthält.
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| 1 | DATA logistic; |
| 2 | INPUT dose y; |
| 3 | logdose = log(dose); |
| 4 | DATALINES; |
| 5 | 0.009 106.56 |
| 6 | 0.035 94.12 |
| 7 | 0.07 89.76 |
| 8 | 0.15 60.21 |
| 9 | 0.20 39.95 |
| 10 | 0.28 21.88 |
| 11 | 0.50 7.46 |
| 12 | ; |
2 Codeblock
PROC SGPLOT
Erklärung :
Grafische Darstellung der Daten als Streudiagramm (scatter plot) mit logarithmischer Skala auf der Abszissenachse.
Grafische Darstellung der Daten als Streudiagramm (scatter plot) mit logarithmischer Skala auf der Abszissenachse.
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| 1 | PROC SGPLOT DATA=logistic; |
| 2 | scatter y=y x=dose; |
| 3 | xaxis type=log logstyle=linear; |
| 4 | RUN; |
3 Codeblock
PROC NLIN
Erklärung :
Erste Anpassung des nichtlinearen Modells mit den Parametern Alpha, Beta und Gamma. Die Optionen 'bias', 'hougaard' und 'nlinmeasures' fordern Diagnostiken zur Nichtlinearität und Verzerrung der Parameter an.
Erste Anpassung des nichtlinearen Modells mit den Parametern Alpha, Beta und Gamma. Die Optionen 'bias', 'hougaard' und 'nlinmeasures' fordern Diagnostiken zur Nichtlinearität und Verzerrung der Parameter an.
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| 1 | PROC NLIN DATA=logistic bias hougaard nlinmeasures; |
| 2 | parameters alpha=100 beta=3 gamma=300; |
| 3 | delta = 0; |
| 4 | Switch = 1/(1+gamma*exp(beta*log(dose))); |
| 5 | model y = delta + (alpha - delta)*Switch; |
| 6 | RUN; |
4 Codeblock
PROC NLIN Data
Erklärung :
Zweite Anpassung mit einer Reparametrisierung, die Gamma durch LD50 (letale Dosis 50%) ersetzt. Diese Formulierung ist oft besser interpretierbar. Die vorhergesagten Ergebnisse werden in der Tabelle 'nlinout' gespeichert.
Zweite Anpassung mit einer Reparametrisierung, die Gamma durch LD50 (letale Dosis 50%) ersetzt. Diese Formulierung ist oft besser interpretierbar. Die vorhergesagten Ergebnisse werden in der Tabelle 'nlinout' gespeichert.
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| 1 | PROC NLIN DATA=logistic bias hougaard; |
| 2 | parameters alpha=100 beta=3 LD50=0.15; |
| 3 | delta = 0; |
| 4 | Switch = 1/(1+exp(beta*log(dose/LD50))); |
| 5 | model y = delta + (alpha - delta)*Switch; |
| 6 | OUTPUT out=nlinout pred=p lcl=lcl ucl=ucl; |
| 7 | RUN; |
5 Codeblock
PROC NLIN Data
Erklärung :
Dritte Anpassung mit einer weiteren Reparametrisierung unter Verwendung von 'mustar' (vorhergesagter Wert bei einer festen Dosis xstar). Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Nichtlinearität der Parameter weiter zu reduzieren.
Dritte Anpassung mit einer weiteren Reparametrisierung unter Verwendung von 'mustar' (vorhergesagter Wert bei einer festen Dosis xstar). Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Nichtlinearität der Parameter weiter zu reduzieren.
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| 1 | PROC NLIN DATA=logistic bias hougaard nlinmeasures; |
| 2 | parameters alpha=100 mustar=20 LD50=0.15; |
| 3 | delta = 0; |
| 4 | xstar = 0.3; |
| 5 | beta = log((alpha - mustar)/(mustar - delta)) / log(xstar/LD50); |
| 6 | Switch = 1/(1+exp(beta*log(dose/LD50))); |
| 7 | model y = delta + (alpha - delta)*Switch; |
| 8 | OUTPUT out=nlinout pred=p lcl=lcl ucl=ucl; |
| 9 | RUN; |
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