monolix Suite 2023R1 (x64)

[Engh4]

 

Monolix es la solución más avanzada y sencilla para el modelado de efectos mixtos no lineales (NLME) para farmacometría. Se basa en el algoritmo SAEM y proporciona una convergencia global robusta incluso para modelos PK/PD complejos. Monolix se utiliza para el modelado preclínico y clínico de PK/PD de la población y para la farmacología de sistemas. Monolix disfruta de una gran comunidad de usuarios. Monolix es ampliamente utilizado por la academia, la industria farmacéutica y las agencias reguladoras de EE. UU.

Metodologías estadísticas avanzadas
La convergencia confiable para todo tipo de datos es una pieza central en el modelado de PKPD poblacional, razón por la cual Lixoft fue pionera en colaboración con Inria en el algoritmo SAEM.

Generación automatizada de pruebas diagnósticas
Monolix genera automáticamente un conjunto completo de gráficos de diagnóstico incluso para modelos PK/PD complejos. Por ejemplo, puede crear instantáneamente la verificación predictiva visual, dividida por cualquier subgrupo de pacientes que desee investigar.

Mayor productividad y calidad.
El eficiente paquete de resolución de C++, el lenguaje modelo estandarizado con Mlxtran, la biblioteca de modelos PK/PD y el software integrado contribuyen a mejorar la productividad y la calidad.

Muy fácil de usar con su GUI
Nuestras soluciones están diseñadas para facilitar su uso. Monolix se puede usar a través de una interfaz gráfica o líneas de comando para secuencias de comandos potentes. Esto significa menos programación para usted y más enfoque en explorar modelos y farmacología para entregar a tiempo a sus clientes.

Características clave:
Soporte de todos los tipos de datos relevantes y características estadísticas
Monolix cubre una amplia gama de tipos de datos y características estadísticas para el modelado PK/PD de la población. Para todos los casos, se ha desarrollado y publicado la metodología estadística adecuada como referencia.

Monolix cubre:
Datos continuos, categóricos, de conteo y de tiempo repetido hasta el evento.
Mezcla de modelos y mezclas de modelos.
Variabilidad entre ocasiones con cualquier número de niveles.
Manejo adecuado de los datos BLQ.
Normal, lognormal, logit, probit y distribuciones definidas por el usuario para los parámetros individuales.

 

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