Cmax (pharmacology)DISPLAYTITLE:Cmax (pharmacology) Cmax is the maximum (or peak) serum concentration that a drug achieves in a specified compartment or test area of the body after the drug has been administered and before the administration of a second dose. It is a standard measurement in pharmacokinetics. Cmax is the opposite of Cmin, which is the minimum (or trough) concentration that a drug achieves after dosing. The related pharmacokinetic parameter tmax is the time at which the Cmax is observed.
Drug deliveryDrug delivery refers to approaches, formulations, manufacturing techniques, storage systems, and technologies involved in transporting a pharmaceutical compound to its target site to achieve a desired therapeutic effect. Principles related to drug preparation, route of administration, site-specific targeting, metabolism, and toxicity are used to optimize efficacy and safety, and to improve patient convenience and compliance. Drug delivery is aimed at altering a drug's pharmacokinetics and specificity by formulating it with different excipients, drug carriers, and medical devices.
Aire sous la courbe (pharmacocinétique)La surface sous la courbe (abrégée en SSC ou AUC, pour l'anglais Area Under the Curve) est la mesure de la surface située sous le tracé d'une fonction mathématique dessinée dans un repère. Formellement, cette valeur correspond à l'intégrale de la fonction dont les images correspondent aux valeurs absolues des images de la fonction mathématique en question.
Classe pharmacologiqueLa classe pharmacologique, ou classe médicamenteuse, désigne la catégorie utilisée pour classer les médicaments selon certains critères. Il n'existe pas de critère unique pour catégoriser les médicaments. Selon le contexte, on les catégorisera par : les récepteurs sur lesquels ils agissent (exemple : bêta-bloquant, immunosuppresseur). la substance active (principe actif) ou classe chimique (exemple : amine, opiacé, corticoïde). l'action visée (exemple : diurétique, antalgique, antipsychotique, antibiotique).
Bayes estimatorIn estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation. Suppose an unknown parameter is known to have a prior distribution .
Point estimationIn statistics, point estimation involves the use of sample data to calculate a single value (known as a point estimate since it identifies a point in some parameter space) which is to serve as a "best guess" or "best estimate" of an unknown population parameter (for example, the population mean). More formally, it is the application of a point estimator to the data to obtain a point estimate. Point estimation can be contrasted with interval estimation: such interval estimates are typically either confidence intervals, in the case of frequentist inference, or credible intervals, in the case of Bayesian inference.
Conception de médicamentLa conception de médicament, plus précisément conception de substance pharmacologiquement active plus connue sous sa dénomination anglaise Drug design est l'ensemble des processus nécessaires à l'élaboration d'un médicament. Dans l'industrie pharmaceutique, ces processus peuvent-être subdivisés et répartis en quatre phases ou étapes : La phase de recherche La phase de développement La phase clinique La phase de mise sur le marché Remarque : Les phases de recherche et développement sont communément dénommées R&D.
Médicament sur ordonnanceUne médication ou médicament sur ordonnance est un médicament enregistré pris pour guérir, réduire ou prévenir les symptômes d'une maladie ou d'un état pathologique. Ces médicaments sur ordonnance sont en général divisés en deux groupes : Les produits de comptoir (OTC = over the counter) qui sont également disponibles en vente libre. Les médicaments que l'on ne peut obtenir qu'avec une prescription médicale. Cependant, la distinction précise entre les deux catégories dépend de la législation en vigueur.
Experimental uncertainty analysisExperimental uncertainty analysis is a technique that analyses a derived quantity, based on the uncertainties in the experimentally measured quantities that are used in some form of mathematical relationship ("model") to calculate that derived quantity. The model used to convert the measurements into the derived quantity is usually based on fundamental principles of a science or engineering discipline. The uncertainty has two components, namely, bias (related to accuracy) and the unavoidable random variation that occurs when making repeated measurements (related to precision).
Interactions médicaments-pamplemoussevignette|500x500px Certains fruits et jus de fruits ont une interaction avec de nombreux médicaments, entraînant des effets indésirables. Cette interaction a été découverte accidentellement, lorsqu'un test d'interactions médicamenteuses avec de l'alcool a utilisé du jus de pamplemousse pour masquer le goût de l'éthanol. Un pamplemousse entier ou un petit verre de jus de pamplemousse, peut suffire à entraîner une surdose de médicaments. L'effet est parfois encore présent lorsque les fruits ont été consommés trois jours avant la prise du médicament.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Propagation des incertitudesUne mesure est toujours entachée d'erreur, dont on estime l'intensité par l'intermédiaire de l'incertitude. Lorsqu'une ou plusieurs mesures sont utilisées pour obtenir la valeur d'une ou de plusieurs autres grandeurs (par l'intermédiaire d'une formule explicite ou d'un algorithme), il faut savoir, non seulement calculer la valeur estimée de cette ou ces grandeurs, mais encore déterminer l'incertitude ou les incertitudes induites sur le ou les résultats du calcul.
