Chapter 2 패키지: NonCompart

2.1 tblNCA(): 전체 대상자 비구획 분석

가장 많이 쓰는 함수 입니다! NonCompart 패키지의 핵심적인 기능입니다. 아래의 코드를 R의 콘솔창에 넣어보세요. 테오필린 경구 투여시의 비구획 분석입니다.

Theoph_tblNCA <- tblNCA(Theoph)

결과는 data.frame 형태인데 너무 길기 때문에 핵심적인 일부 파라메터 (C_max, T_max, AUC_last)만 표시할 수도 있습니다.

Theoph_tblNCA_selected <- Theoph_tblNCA %>% 
  select(Subject, CMAX, TMAX, AUCLST) %>% 
  print()

##    Subject  CMAX TMAX    AUCLST
## 1        1 10.50 1.12 148.92305
## 2        2  8.33 1.92  91.52680
## 3        3  8.20 1.02  99.28650
## 4        4  8.60 1.07 106.79630
## 5        5 11.40 1.00 121.29440
## 6        6  6.44 1.15  73.77555
## 7        7  7.09 3.48  90.75340
## 8        8  7.56 2.02  88.55995
## 9        9  9.03 0.63  86.32615
## 10      10 10.21 3.55 138.36810
## 11      11  8.00 0.98  80.09360
## 12      12  9.75 3.52 119.97750

인도메타신 정맥 투여시의 비구획 분석입니다. 함수인자 adm을 infusion으로 바꾼 것을 볼 수 있고 dur가 추가된 것을 볼 수 있습니다.

Indometh_tblNCA <- tblNCA(Indometh, key="Subject", 
                          colTime="time", colConc="conc", dose=25, 
                          adm="Infusion", dur=0.5, 
                          concUnit="mg/L", R2ADJ = 0.8)

역시 핵심적인 일부 파라메터 (C_max, T_max, AUC_last)만 표시할 수도 있습니다.

Indometh_tblNCA_selected <- Indometh_tblNCA %>% 
  select(Subject, CMAX, TMAX, AUCLST) %>% 
  print()

##   Subject CMAX TMAX  AUCLST
## 1       1 1.50 0.25 1.74125
## 2       2 2.03 0.25 2.93250
## 3       3 2.72 0.25 2.93375
## 4       4 1.85 0.25 2.47750
## 5       5 2.05 0.25 1.95375
## 6       6 2.31 0.25 2.87250

2.2 sNCA()

한명의 대상자에 대해 비구획 분석을 시행합니다.

# For one subject
x = Theoph[Theoph$Subject=="1","Time"]
y = Theoph[Theoph$Subject=="1","conc"]

sNCA(x, y, dose=320, doseUnit="mg", concUnit="mg/L", timeUnit="h")

##           b0         CMAX        CMAXD         TMAX         TLAG 
##    2.3687851   10.5000000    0.0328125    1.1200000    0.0000000 
##         CLST        CLSTP         TLST       LAMZHL         LAMZ 
##    3.2800000    3.2801465   24.3700000   14.3043776    0.0484570 
##       LAMZLL       LAMZUL      LAMZNPT       CORRXY           R2 
##    9.0500000   24.3700000    3.0000000   -0.9999999    0.9999997 
##        R2ADJ       AUCLST       AUCALL       AUCIFO      AUCIFOD 
##    0.9999995  148.9230500  148.9230500  216.6119330    0.6769123 
##       AUCIFP      AUCIFPD       AUCPEO       AUCPEP      AUMCLST 
##  216.6149558    0.6769217   31.2489169   31.2498763 1459.0711035 
##      AUMCIFO      AUMCIFP      AUMCPEO      AUMCPEP         VZFO 
## 4505.5348194 4505.6708646   67.6160287   67.6170065   30.4867482 
##         VZFP         CLFO         CLFP     MRTEVLST     MRTEVIFO 
##   30.4863228    1.4772963    1.4772757    9.7974834   20.8000305 
##     MRTEVIFP 
##   20.8003683 
## attr(,"units")
##  [1] ""          "mg/L"      "mg/L/mg"   "h"         "h"        
##  [6] "mg/L"      "mg/L"      "h"         "h"         "/h"       
## [11] "h"         "h"         ""          ""          ""         
## [16] ""          "h*mg/L"    "h*mg/L"    "h*mg/L"    "h*mg/L/mg"
## [21] "h*mg/L"    "h*mg/L/mg" "%"         "%"         "h2*mg/L"  
## [26] "h2*mg/L"   "h2*mg/L"   "%"         "%"         "L"        
## [31] "L"         "L/h"       "L/h"       "h"         "h"        
## [36] "h"        
## attr(,"UsedPoints")
## [1]  9 10 11

이때의 그림은 다음과 같습니다. (Figure 2.1)

ggplot(Theoph %>% dplyr::filter(Subject == 1), 
       aes(Time, conc, group = Subject, color = Subject)) +
  geom_point(size = 4) + geom_line(size = 1) +
  theme_minimal() +
  labs(title = 'Oral Administration of Theoph (320 mg) (Subject 1)',
       x = 'Time (hour)', y = 'Concentration (ng/mL)')

Figure 2.1: Individual concentration-time curves of oral administration of Theoph (Subject 1)

2.3 기술통계 (Descriptive statistics)

R에서는 필요에 따라서 자신만의 함수를 만들 수도 있습니다. 아래를 실행하면 desc_tblNCA() 함수를 사용하여 기술통계량을 쉽게 구할 수 있습니다. (Table 2.1 and 2.2)

desc_tblNCA <- function(tblNCA){
  tblNCA %>% 
    psych::describe()
}

desc_tblNCA(Theoph_tblNCA_selected)
desc_tblNCA(Indometh_tblNCA_selected)

Table 2.1: Descriptive statistics of selected PK parameters of Theoph oral administration
	vars	n	mean	sd	median	trimmed	mad	min	max	range	skew	kurtosis	se
Subject*	1	12	6.500000	3.605551	6.50000	6.5000	4.447800	1.00000	12.000	11.0000	0.0000000	-1.501603	1.0408330
CMAX	2	12	8.759167	1.472959	8.46500	8.7270	1.623447	6.44000	11.400	4.9600	0.2137012	-1.186397	0.4252066
TMAX	3	12	1.788333	1.112408	1.13500	1.7280	0.489258	0.63000	3.550	2.9200	0.6998568	-1.345075	0.3211245
AUCLST	4	12	103.806775	23.645216	95.40665	102.2983	19.794711	73.77555	148.923	75.1475	0.5625746	-1.117566	6.8257858

Table 2.2: Descriptive statistics of selected PK parameters of Indometh IV infusion
	vars	n	mean	sd	median	trimmed	mad	min	max	range	skew	kurtosis	se
Subject*	1	6	3.500000	1.8708287	3.500	3.500000	2.2239000	1.00000	6.00000	5.0000	0.0000000	-1.797619	0.7637626
CMAX	2	6	2.076667	0.4135537	2.040	2.076667	0.3409980	1.50000	2.72000	1.2200	0.1777485	-1.361889	0.1688326
TMAX	3	6	0.250000	0.0000000	0.250	0.250000	0.0000000	0.25000	0.25000	0.0000	NaN	NaN	0.0000000
AUCLST	4	6	2.485208	0.5267325	2.675	2.485208	0.3826961	1.74125	2.93375	1.1925	-0.3695625	-1.940994	0.2150376