利用贝叶斯方法设计分析桥接性非劣效临床试验

发布时间：2018-05-28 05:22

本文选题：临床试验 + 桥接性试验　；参考：《复旦大学》2014年硕士论文

【摘要】：桥接性试验是在新地域开展的证明药物有效性和安全性的临床试验,可使用原地域的药物信息以外推至新地域。由于桥接性试验能快速有效地将药物推广到新的地域而受到越来越多的重视。非劣效临床试验是临床试验的一类,目的在于验证试验药物疗效与阳性药对照药物疗效相比不低于一个事先确定的边界值而证明试验药物有效。基于伦理和其他因素的考虑,非劣效试验常会被用来设计桥接性临床试验。目前有关桥接性非劣效临床试验主要的设计和评价方法为双置信区间法,其中最常用的是95%-95%双置信区间法。然而这种方法的一个问题在于由于其保守性,会产生很大的样本量,当使用该方法来设计桥接性非劣效临床试验时,较大的样本量会使试验进行的可行性降低,造成相应的资源浪费,也减缓了药物获得的效率。贝叶斯方法是一种结合先验信息和观测数据从而进行统计推断的方法,在桥接试验中可将原地域的数据作为先验信息,新地域的试验视为新的观测进行综合的统计推断。目前尚未有关使用贝叶斯方法来评价桥接性非劣效临床试验的研究。因此,本课题的目的是对贝叶斯方法在桥接性非劣效临床试验的设计和分析上进行研究。该研究主要通过四个角度来实现,且都获得了相应有意义的结果。第一,通过统计模拟的方法,考察了参数的设定对贝叶斯方法的统计操作性能的影响,并将其统计操作性能与双置信区间法和合成法进行了比较。结果表明,贝叶斯方法的统计贝叶斯方法在一定程度上能够控制假阳性率(小于0.025),同时也具有与双置信区间法、合成法相比更高的功效,而其操作性能受到先验分布的影响,第二,通过贝叶斯方法样本量计算公式的推导与推广,考察了参数的设定对贝叶斯方法样本量大小的影响,并将计算所得到的样本量与双置信区间法计算所得的样本量大小进行比较分析。结果表明贝叶斯方法所得样本量受到先验分布的影响,在历史数据支持非劣效性时,其在控制假阳性率,达到预期功效的前提下,计算得到的样本量小于双置信区间法计算所需的样本量。第三,通过推导混合先验贝叶斯模型的后验分布,考察了其统计学操作性能和样本量与双置信区间法的区别。结果表明,通过选择合理的权重,混合先验分布的贝叶斯模型能够减弱有信息先验分布的影响,使得我们更加合理地使用先验的信息。第四,通过案例分析将贝叶斯方法应用于喹硫平与齐拉西酮的桥接性非劣效试验的模拟案例的设计与分析,考察使用贝叶斯方法在上述情境下应用的可行性。结果表明,贝叶斯方法具有临床应用的可行性。综上所述,本研究提供了设计和分析桥接性非劣效临床试验的新方法。在历史数据支持非劣效时,贝叶斯方法与双置信区间法相比具有更高功效和较小的样本量。同时该方法也具有临床试验设计和分析的可操作性,可帮助我们更科学地得出相关的临床试验结论。
[Abstract]:This paper studies the effect of Bayesian method on the design and analysis of bridge non - inferiority clinical trials . The results show that the method of Bayesian method can effectively control false positive rate ( less than 0.025 ) , and it can be used to design bridging non - inferiority clinical trials .
【学位授予单位】：复旦大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R96

【参考文献】