Glossary entry (derived from question below)
English term or phrase:
sparse sampling
French translation:
échantillon épars
Added to glossary by
Odette Grille (X)
Jun 3, 2008 14:24
16 yrs ago
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English term
sparse sampling
English to French
Medical
Medical: Pharmaceuticals
clinical trail
Exposure-Response (E-R) analysis will be performed for safety and efficacy endpoints, as appropriate, in subjects with sparse and rich sampling.
sujets chez lesquels on ne prélève que sporadiquement des échantillons pour analyse ? (par rapport à ceux chez lesquels on fait des prélèvements fréquents)
sujets chez lesquels on ne prélève que sporadiquement des échantillons pour analyse ? (par rapport à ceux chez lesquels on fait des prélèvements fréquents)
Proposed translations
(French)
4 +3 | information |
transdoctor (X)
![]() |
4 +1 | prélèvement à faible ou haute charge/teneur en |
Drmanu49
![]() |
4 +1 | échantillonnage de données rares |
Arnold T.
![]() |
5 | taux d'échantillonage minimum |
:::::::::: (X)
![]() |
3 | échantillonnage pauvre-riche |
Christelle Day
![]() |
Proposed translations
+3
5 hrs
Selected
information
www.jle.com/.../00/04/0F/70/telecharger.md?code_langue=fr&format=application/pdf&titre=Version%20PDF
Notion de pharmacocinétique de population
En plus de la modélisation individuelle, il existe aussi
la « pharmacocinétique de population » ou « régression
non linéaire à effets mixtes » (Non Linear Mixed Effects
Modeling, méthode éponyme du logiciel de référence
NONMEM). Dans cette approche, et à l’opposé de ce qui
vient d’être décrit, l’analyse des données porte d’emblée
sur l’ensemble des individus, d’où le terme de population.
De ce fait, il n’est pas nécessaire que tous les individus
aient des prélèvements aux mêmes moments (figure 3).
L’essentiel est que l’ensemble des prélèvements réalisés
sur la population de l’étude renseigne sur le profil complet
des concentrations en fonction du temps. La possibilité de
travailler à partir de ***données éparses*** est un avantage mais
pas une obligation. Il est tout à fait possible de réaliser une
analyse de population à partir de ***données dites riches***,
c’est-à-dire pour laquelle chaque patient a eu de ***nombreux
prélèvements***. En revanche, l’inverse n’est pas vrai,
puisqu’il est impossible de réaliser une modélisation individuelle
à partir de ***données éparses***.
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:13:08 GMT)
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No Job Name - 12:08pmInconvénients. Possibilité de réduire le nombre de prélèvements par patients. Les données issues de données éparses ne permettent pas d’autres type ...
www.jle.com/.../00/04/0F/70/telecharger.md?code_langue=fr&f...
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:16:47 GMT)
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Désolé, ce lien ne marche pas mais j'ai réussi à l'ouvrir pour extraire le texte ci-dessus. Je l'ai trouvé en cherchant prélèvements + éparses.
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:22:56 GMT)
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Les auteurs sont Français
Analyse pharmacocinétique
de population
Nicolas Simon1, Chantal Le Guellec2, Silvy Laporte3
1 Faculté de médecine de Marseille, EA3784 Variabilité pharmacologique liée aux facteurs
environnementaux et pathologiques, Laboratoire de pharmacologie médicale et clinique, 27
Bd Jean Moulin, 13385 Marseille CEDEX 5
2 Université François Rabelais de Tours, EA3853 « Immuno-pharmaco-génétique des
anticorps thérapeutiques », Service de pharmacologie, Laboratoire de pharmacologie et
toxicologie, Hôpital Bretonneau, CHRU de Tours, 37044 Tours CEDEX 9
3 Unité de pharmacologie clinique, EA3065 Groupe de recherche sur la thrombose, Hôpital
Bellevue, CHU Saint-Etienne, 42055 Saint-Etienne CEDEX 02
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:24:56 GMT)
--------------------------------------------------
>> données de prélèvement éparses (vs riches) ???
--------------------------------------------------
Note added at 6 hrs (2008-06-03 20:29:24 GMT)
--------------------------------------------------
I would avoid "échantillonnage" which suggests selection of the study sample rather than taking biological samples (prélèvements).
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Note added at 15 hrs (2008-06-04 06:13:09 GMT)
--------------------------------------------------
J'insiste qu'il s'agit du nombre de prélèvements, donc la quantité de données disponibles pour chaque sujet (sparse=peu, rich=beaucoup). Les méthodes d'analyse adaptées permettent le traitement de ces données dites éparses.
--------------------------------------------------
Note added at 1 day4 hrs (2008-06-04 19:10:41 GMT)
--------------------------------------------------
For the benefit of Drmanu49:
Analysis of sparse data - see nonparametric expectation maximisation.
e.g.
Population pharmacokinetics of gentamicin. Use of the nonparametric expectation maximisation (NPEM) algorithm.
Kisor DF, Watling SM, Zarowitz BJ, Jelliffe RW.
University of Pittsburgh Medical Center, Pennsylvania.
A new nonparametric expectation maximisation (NPEM) algorithm for the estimation of population pharmacokinetic parameter values was evaluated. The algorithm, in the form of a personal computer program, was used to compute population pharmacokinetic parameter densities of gentamicin in a group of 9 patients with indicators of malnutrition. The 1-compartment parameter values for clearance (CL), volume of distribution (Vd) and elimination rate constant (k) were compared with values generated using a standard 2-stage (STS) approach. NPEM was used with a full data set (72 gentamicin concentrations) and a sparse data set (only peak and trough concentrations for each patient; 18 in total). There were no differences in parameter value estimations between the STS and NPEM with all the data (p greater than 0.05) or with the sparse data (p greater than 0.05). Mean parameter value estimates from the STS and NPEM (with sparse data) were used as a priori data sets in the USC*PACK gentamicin Bayesian program to predict concentrations in 8 subsequent patients with similar indicators of malnutrition. There were no differences in predicted gentamicin concentrations between STS (3.75 +/- 2.06 mg/L) and NPEM (3.75 +/- 2.17 mg/L). NPEM was able to generate population pharmacokinetic parameter values for gentamicin in a defined population of patients using sparse routine clinical data. It was also shown to function with only a single data point per patient.
There are special pharma software packages that include EM (expectation maximisation) methods.
P-PHARM
a population pharmacokinetic-dynamic data modelling program from InnaPhase. Uses a two-stage procedure (rich data) and/or an EM-type algorithm (sparse data), this has now been incorporated into Kinetica, if you still have a copy of P-Pharm please contact [email protected] to find out how to upgrade to the most current version of Kinetica.
Notion de pharmacocinétique de population
En plus de la modélisation individuelle, il existe aussi
la « pharmacocinétique de population » ou « régression
non linéaire à effets mixtes » (Non Linear Mixed Effects
Modeling, méthode éponyme du logiciel de référence
NONMEM). Dans cette approche, et à l’opposé de ce qui
vient d’être décrit, l’analyse des données porte d’emblée
sur l’ensemble des individus, d’où le terme de population.
De ce fait, il n’est pas nécessaire que tous les individus
aient des prélèvements aux mêmes moments (figure 3).
L’essentiel est que l’ensemble des prélèvements réalisés
sur la population de l’étude renseigne sur le profil complet
des concentrations en fonction du temps. La possibilité de
travailler à partir de ***données éparses*** est un avantage mais
pas une obligation. Il est tout à fait possible de réaliser une
analyse de population à partir de ***données dites riches***,
c’est-à-dire pour laquelle chaque patient a eu de ***nombreux
prélèvements***. En revanche, l’inverse n’est pas vrai,
puisqu’il est impossible de réaliser une modélisation individuelle
à partir de ***données éparses***.
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:13:08 GMT)
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No Job Name - 12:08pmInconvénients. Possibilité de réduire le nombre de prélèvements par patients. Les données issues de données éparses ne permettent pas d’autres type ...
www.jle.com/.../00/04/0F/70/telecharger.md?code_langue=fr&f...
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:16:47 GMT)
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Désolé, ce lien ne marche pas mais j'ai réussi à l'ouvrir pour extraire le texte ci-dessus. Je l'ai trouvé en cherchant prélèvements + éparses.
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:22:56 GMT)
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Les auteurs sont Français
Analyse pharmacocinétique
de population
Nicolas Simon1, Chantal Le Guellec2, Silvy Laporte3
1 Faculté de médecine de Marseille, EA3784 Variabilité pharmacologique liée aux facteurs
environnementaux et pathologiques, Laboratoire de pharmacologie médicale et clinique, 27
Bd Jean Moulin, 13385 Marseille CEDEX 5
2 Université François Rabelais de Tours, EA3853 « Immuno-pharmaco-génétique des
anticorps thérapeutiques », Service de pharmacologie, Laboratoire de pharmacologie et
toxicologie, Hôpital Bretonneau, CHRU de Tours, 37044 Tours CEDEX 9
3 Unité de pharmacologie clinique, EA3065 Groupe de recherche sur la thrombose, Hôpital
Bellevue, CHU Saint-Etienne, 42055 Saint-Etienne CEDEX 02
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Note added at 5 hrs (2008-06-03 20:24:56 GMT)
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>> données de prélèvement éparses (vs riches) ???
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Note added at 6 hrs (2008-06-03 20:29:24 GMT)
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I would avoid "échantillonnage" which suggests selection of the study sample rather than taking biological samples (prélèvements).
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Note added at 15 hrs (2008-06-04 06:13:09 GMT)
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J'insiste qu'il s'agit du nombre de prélèvements, donc la quantité de données disponibles pour chaque sujet (sparse=peu, rich=beaucoup). Les méthodes d'analyse adaptées permettent le traitement de ces données dites éparses.
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Note added at 1 day4 hrs (2008-06-04 19:10:41 GMT)
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For the benefit of Drmanu49:
Analysis of sparse data - see nonparametric expectation maximisation.
e.g.
Population pharmacokinetics of gentamicin. Use of the nonparametric expectation maximisation (NPEM) algorithm.
Kisor DF, Watling SM, Zarowitz BJ, Jelliffe RW.
University of Pittsburgh Medical Center, Pennsylvania.
A new nonparametric expectation maximisation (NPEM) algorithm for the estimation of population pharmacokinetic parameter values was evaluated. The algorithm, in the form of a personal computer program, was used to compute population pharmacokinetic parameter densities of gentamicin in a group of 9 patients with indicators of malnutrition. The 1-compartment parameter values for clearance (CL), volume of distribution (Vd) and elimination rate constant (k) were compared with values generated using a standard 2-stage (STS) approach. NPEM was used with a full data set (72 gentamicin concentrations) and a sparse data set (only peak and trough concentrations for each patient; 18 in total). There were no differences in parameter value estimations between the STS and NPEM with all the data (p greater than 0.05) or with the sparse data (p greater than 0.05). Mean parameter value estimates from the STS and NPEM (with sparse data) were used as a priori data sets in the USC*PACK gentamicin Bayesian program to predict concentrations in 8 subsequent patients with similar indicators of malnutrition. There were no differences in predicted gentamicin concentrations between STS (3.75 +/- 2.06 mg/L) and NPEM (3.75 +/- 2.17 mg/L). NPEM was able to generate population pharmacokinetic parameter values for gentamicin in a defined population of patients using sparse routine clinical data. It was also shown to function with only a single data point per patient.
There are special pharma software packages that include EM (expectation maximisation) methods.
P-PHARM
a population pharmacokinetic-dynamic data modelling program from InnaPhase. Uses a two-stage procedure (rich data) and/or an EM-type algorithm (sparse data), this has now been incorporated into Kinetica, if you still have a copy of P-Pharm please contact [email protected] to find out how to upgrade to the most current version of Kinetica.
Note from asker:
J'ai trouvé aussi plus de contexte : A sparse profile of 5 blood samples will be collected from approximately 400 subjects. Additionally, a rich profile of 10 blood samples will be collected from approximately 40 subjects. qui me paraît confirmer votre réponse |
Peer comment(s):
agree |
Lionel_M (X)
: Finalement ! Merci !
43 mins
|
merci
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neutral |
Drmanu49
: Mais dans un essai clinique, données éparses serait quasiment un critère d'exclusion.
2 hrs
|
je vois que vous ne connaissez pas trop bien le sujet - lisez le document j'ai cité
|
|
agree |
GILLES MEUNIER
: d'accord avec vos commentaires...
18 hrs
|
merci
|
|
agree |
:::::::::: (X)
18 hrs
|
merci
|
4 KudoZ points awarded for this answer.
Comment: "épars versus riche
semble convenir
Merci transdoctor et
Merci à tous"
+1
20 mins
prélèvement à faible ou haute charge/teneur en
ou prélèvements nombreux ou restreints selon le contexte. Mais dans un essai clinique, il me semble que la première solution est la plus probable.
--------------------------------------------------
Note added at 23 mins (2008-06-03 14:48:42 GMT)
--------------------------------------------------
Les patients sont prélevés au même rythme sinon cela n'a plus la m^me signification statistique.
--------------------------------------------------
Note added at 23 mins (2008-06-03 14:48:42 GMT)
--------------------------------------------------
Les patients sont prélevés au même rythme sinon cela n'a plus la m^me signification statistique.
Peer comment(s):
agree |
Veronique Parente
: s'il est possible d'intégrer dans la phrase la nature de la charge/teneur, je pense que c'est la meilleure traduction
52 mins
|
Thank you Veronique.
|
|
neutral |
Lionel_M (X)
: teneur en quoi ? je ne te suis pas (((
3 hrs
|
Peut être densité ou teneur tiut dépend de l'étude.
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|
neutral |
transdoctor (X)
: il s'agit de prélèvements mais rien à voir avec une teneur en quoique se soit.
5 hrs
|
Pas du tout d'accord, cela dépend de ce que l'on recherche.
|
+1
1 hr
échantillonnage de données rares
GDT.
Pour sparse & sampling.
Pour sparse & sampling.
Peer comment(s):
agree |
Lionel_M (X)
: C'est une possibilité
2 hrs
|
3 hrs
English term (edited):
sparse and rich sampling
échantillonnage pauvre-riche
je n'ai trouvé qu'une seule référence
6 mins
taux d'échantillonage minimum
Comment choisir l ... - 06:30Taux d'échantillonnage - pour reconstruire le signal de 12MHz , il nous faut environ 5 points par forme d'onde; un taux d'échantillonage minimum de 60Méch/s ...
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Note added at 1 day21 mins (2008-06-04 14:46:07 GMT)
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Merci d'ignorer les refs, la trad est bonne àma mais pas les références
www.picotech.com/applications/oscilloscope_tutorial_french.... - 29k - En cache - Pages similaires - À noter
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Note added at 1 day21 mins (2008-06-04 14:46:07 GMT)
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Merci d'ignorer les refs, la trad est bonne àma mais pas les références
Peer comment(s):
agree |
drcal
: Taux d'echantillonage suffit, pas besoin de préciser minimum
1 hr
|
sisisi; pour 'sparse' sampling merci :)
|
|
disagree |
Lionel_M (X)
: Pardon mais je ne crois pas du tout ....De plus Daniel tes ref sont toutes sur l'echantillonage du son !!! ...et tu mets 5 en confidence ? Sorry... Daniel, on parle médecine ici ! Pas de musique !!!!! C'est toi qui est mal informé cher "dr" en quoi ???
3 hrs
|
comme d'habitude tes commentaires sont mal renséignés et inappropriés
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|
neutral |
Drmanu49
: Dans le cadre d'un essai clinique, comment l'opposer à rich sampling ?
8 hrs
|
les résultats des deux méthodes sont très souvent les mêmes
|
Discussion
Non elle est fausse ; je suis très étonné de lire ce commentaire...