一种基于折扣因子D的贝叶斯方法在MRCT中的应用研究

发布时间：2023-04-18 19:21

　　目的在折扣因子D的基础上,提出一种新的贝叶斯方法用于评价多区域临床试验中目标区药物的疗效,并探讨本方法的可行性。方法以Ⅱ期临床试验中收集到目标药物的种族信息作为样本信息,类似药物或同类药物的临床试验收集到的种族信息作为先验信息,构建折扣因子D的后验分布,并进一步计算加权Z检验统计量Z_W的后验分布,比较先验分布分别为无信息先验、共轭先验和分层先验时D后验分布的特点,并比较不同类型D的后验分布对试验检验效能的影响。结果当历史信息的信息量相对样本信息很小时,则后验均值主要由样本信息决定,后验分布的信息量基本接近样本信息的量,当历史信息的量逐渐增大时,后验均值逐渐向历史信息均值靠拢,后验分布的信息量也逐渐增大。检验效能由D的后验均值决定,与D的变异程度无关。结论本研究提出的贝叶斯方法可以较好地模拟实际情况,具有良好的实际意义和可操作性。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
材料与方法
    1.试验设计
    2.构建D的后验分布
        (1)样本信息
        (2)历史信息
            ①无信息先验
            ②共轭先验分布
            ③分层先验
        (3)拟合D的后验分布
            ①无信息先验和共轭先验时的后验分布
            ②分层先验时的后验分布
    3.D的后验分布对检验效能的影响
结 果
    1.无信息先验和不同形式的贝塔先验对D后验分布的影响
    2.不同形式的分层先验对D后验分布的影响
    3.不同D的后验分布对试验检验效能的影响
讨 论



本文编号：3792870