国家自然科学基金(81273176)
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
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- 相关机构：第四军医大学杭州师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于指数分布的生存资料盲态下样本量再估计方法
- 2018年
- 目的针对生存分析样本量再估计的适应性设计临床试验,本文基于指数分布,提出盲态下生存资料的样本量再估计方法。方法采用蒙特卡洛模拟方法,预设4个期中分析时间点,以参数初始估计值M_(10)为均数暂定搜索范围为M_(10)_±0.5M_(10),在该搜索范围内产生指数分布随机数对期中分析时的截尾生存数据进行填补,对填补后的数据进行极大似然估计,得到试验参数的再估计值M_1,若M_1落在搜索范围外,则需更改搜索范围以包含M_1,并重新进行搜索直至M_1落在搜索范围内,此时的M_1即为试验参数的再估计值,在此参数的基础上重新估计样本量,并比较4个期中分析点的样本量再估计结果,确定1个最合适的期中分析时间点。结果经过期中分析调整后的样本量接近真实值,且期中分析时间点越向后移,样本量估计结果越接近真实值,变异越小。结论建议在入组结束并完成1/4最短随访时间时进行一次期中分析重新估计样本量,根据估计结果考虑是否增加样本量。
- 朱典王陵李婵娟蒋志伟张威王治东吴克坚李晨夏结来
- 关键词：样本量
- 新药临床试验中桥接试验的统计学相关相似性评价方法和桥接策略被引量：2
- 2016年
- 国际同步药物研发中,桥接试验的应用可以节约医疗资源、缩短研发时间。越来越多的研究围绕着不同区域新药临床试验的种族"相似性"、"一致性"的医学统计学相关评价和桥接策略进行了深入探讨。本文对桥接试验的相似性、一致性评价方法和桥接策略相关的统计分析方法作一综述,以期促进桥接试验的应用,减少重复试验,缩短新药审批时间,使有效药物及早上市造福患者。
- 刘泽宇周叙华韩孝先夏结来李晨
- 基于α调整的国际多中心临床试验目标区二分类终点有效性研究的桥接方法被引量：5
- 2016年
- 目的探索采用合理的调整后检验水准α'作为国际多中心临床试验(MRCT)在目标区的决策依据的可行性,为MRCT在目标区通过审批提供参考。方法利用Monte Carlo模拟构建二分类资料、优效性设计、包含目标区的MRCT数据模型,比较不同规模的MRCT在检验水准α=0.05水平显示试验组优效的前提下,目标区采用调整后检验水准α'作为决策依据的条件Ⅰ型错误率(CFPR)、条件检验效能(CP)随目标区样本量占总样本量比例K的变化情况。结果在不同规模的MRCT中,目标区的CFPR和CP均随着检验水准α'、样本比例K的增加而增加;当α'=0.5时,CFPR和CFPR'基本可以被控制在50%和5%左右。当样本比例K固定时,目标区CP相对稳定,尤其当K≥30%时随着α'的增加目标区CP几乎不受MRCT总样本量N的影响,且当α'不低于0.3时基本可以确保足够的CP(≥80%)。当K≥30%且设置α'=0.5时,即使目标区试验药物疗效略低于MRCT的疗效即f≥0.8,也可以确保目标区足够的CP和CP'(≥80%)。结论建议MRCT在方案设计时,目标区的样本比例不应低于30%,试验数据在目标区的检验水平不能超过0.5。该标准适用于目标区试验药物疗效略低于MRCT的疗效即f≥0.8的情形,若估计目标区试验药物疗效与MRCT的疗效相当,检验水平可适当降低,但不建议低于0.3。
- 虞成凯王陵戚洋洋李婵娟李晨蒋志伟夏结来
- 关键词：国际多中心临床试验MONTECARLO模拟
- 生存资料优效性设计的国际多中心临床试验在目标区的决策依据探讨被引量：2
- 2016年
- 目的通过构建生存资料优效性设计包含目标区的国际多中心临床试验数据模型,探讨国际多中心临床试验下目标区生存资料合适的检验标准。方法采用蒙特卡罗模拟方法,利用Log-rank非参数检验方法在总的优效的前提下做目标区优效性检验,根据模拟产生的条件Ⅰ型错误率(CFPR)和条件检验效能(CP),探讨适宜的检验标准,并在此标准上计算所需终点事件数。结果目标区的CFPR和CP均随着检验水准α'、样本比例K的增加而增加,当α'≤0.5时能够保证CFPR控制在0.5以内;当K≥30%时,在f≥0.9的前提下,设置α'=0.3可保证目标区CP能够在72.1%以上;在f≥0.8的前提下,设置α'≥0.4时,可保证目标区CP能够在72.3%以上。结论建议MRCT在方案设计时目标区的样本比例K≥30%,试验数据在目标区的检验水平不应超过0.5。该标准适用于目标区试验药物疗效相当或略低于M RCT的疗效(0.8≤f≤1)的情形,若估计目标区试验药物疗效与M RCT的疗效相等(f=1),检验水平可适当降低,但不建议低于0.3。
- 戚洋洋王陵虞成凯李婵娟李晨蒋志伟夏结来
- 关键词：国际多中心临床试验MONTECARLO模拟
