)gk(重体θ361××1PMAθ2Final ModelEstimatesRSE, %13.938.7-9.8717.33.5918.81.150.5910.536FIXFIXFIXEstimatesRSE, %28.125.130.722.4Bootstrap results(N = 897/1000)Median95%CI14.138.6-9.8610.2–202337.2–168-18.7–-3.861.150.5910.536FIXFIXFIX23.39.0–38.829.716.8–42.6Shrinkage, %7.8610.9図 3 目標 24 時間血中濃度 – 時間曲線下面積（AUC0-24）を 40–60 µg＊hr/mL とした際の VGCV 推奨投与量ノモグラム点線は胎児・新生児重量の 95％範囲を示す。BW：体重、PMA：最終月経後週数。文献 10）より引用、一部改変表 2 最終モデルにおける母集団薬物動態パラメータ推定値ParameterCL=θ1× θ₁ (L/h) θ₂ (wks) θ₃Vd=θ₄× BW θ₄ (L/kg)Ka (/h)FInter-individual variability, CV% IIV for CLResidual variability Proportional error, CL：クリアランス、BW：体重、Vd：分布容積、Ka：吸収速度定数、F：バイオアベイラビリティ、CV：変動係数、IIV：個体間変動、RSE：相対標準誤差、CI：信頼区間。文献 10）より引用、一部改変PMA (wks)0.75BW701+0.75−9.87CL=13.9×体重701+PMA38.7図３図３胎児・新生児重量の95%範囲CV%AUC0–24 を 40-60 µg ＊h/mL とするために必要なVGCV の投与量を算出した。体重と PMA に応じた投与量ノモグラムを図 3に示す。日本人の胎児・新生児体重の 95％範囲 7,8）をノモグラムに重ねて PPK モデル検討の結果、体重のアロメトリー式と成熟度モデル式の 2 つを組み込んだモデルが最も AIC 値が小さく、最適モデルとして選択された。一方、腎機能は共変量として選択されなかった。最終の CL モデル式を下記に示す。 PPK パラメータの最終推定値を表 2に示す。最終モデルにおけるGOFプロットを図2E-Hに示す。PRED 対 OBS のプロットは y = x の直線に近づき、モデルの予測精度が改善した（図 2E）。また、既報のモデルで見られていた PMA の小さい患者での予測バイアスは減少した（図 2G）。ブートストラップ法において、反復計算の成功割合は 89.7% であり、95% 信頼区間は広かったが、算出した中央値と最終パラメータ推定値は類似していた（表 2）。VGCV ノモグラム構築 最 終 PPK モ デ ル の CL 式 に 基 づ き、GCV の
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