随机缩减法在拒绝型O’Brien & Fleming成组序贯设计中的应用研究

目的比较随机缩减法中条件功效和不同先验分布下的预测功效两类指标的优劣。方法以试验组和对照组的两样本均数比较的统计优效性检验为分析目的,在拒绝型O’BrienFleming(OBF法)成组序贯设计的条件下,通过设定不同SCP的拒绝阈值γ,在每个期中分析阶段计算CP及不同先验下的PP,并计算各指标相应的Ⅰ类错误、检验功效Power、平均样本量以及平均阶段数。结果当SCP终止条件为γ=0.80,无信息先验PP的Ⅰ类错误能稳定在0.05处左右,而CP和enthusiastic先验PP的Ⅰ类错误则出现明显膨胀;当SCP终止阈值为0.85和0.90,能明显抑制CP和不同先验下的PP的Ⅰ类错误的膨胀;当五阶段OBF功效设定在90%及SCP终止阈值为0.80的条件下,CP、无信息先验PP以及enthusiastic先验PP功效分别为87.6%、84%和86.5%。结论在期中分析次数较多的OBF成组序贯设计条件下,无信息先验PP效果优于CP;在阳性研究中,SCP能大幅减少成组序贯试验所需的期望样本量和期望阶段数。随着SCP终止阈值的增大以及期中分析次数的减少,CP和不同先验PP的功效均会出现明显的下降,而CP和不同先验PP的Ⅰ类错误的膨胀则会被抑制。随机缩减法相关指标对于临床试验有效性监测具有较高的参考价值。     

存在缺失数据的非劣效临床试验中不同分析方法的模拟比较研究

目的探讨适用于非劣效试验设计下重复测量数据的统计分析方法。方法基于某临床研究的基本指标,应用Monte Carlo模拟方法,分别模拟出完整的重复测量数据和不同缺失机制下不同缺失比例的数据;运用不同的统计分析方法对模拟数据进行统计分析,通过检验效能、Ⅰ类错误等指标比较不同分析方法的性能。结果完整数据下,多数的统计分析方法均能达到或近似达到较理想的检验效能和Ⅰ类错误;存在数据缺失的情况下,基于非结构化协方差矩阵的重复测量混合效应模型（mixed-effect model repeated measure,MMRM）和不同协方差结构的广义估计方程（generalized estimated equation,GEE）表现出良好的稳定性,能在保证足够检验效能的情况下,有效的控制Ⅰ类错误;非劣效试验设计下,不同缺失比例的模拟结果均显示,末次结转（last observation carried forward,LOCF）的方法会低估组间的差异,造成Ⅰ类错误膨胀。结论基于非劣效试验设计的重复测量数据,当数据存在缺失时,LOCF结转方法会低估组间的差异,造成I类错误的膨胀,不再是一种保守的缺失值处理...     

基于短期结局预测概率剂量筛选的Ⅱ/Ⅲ期无缝设计研究北大核心CSCD

目的介绍一种新的Ⅱ/Ⅲ期无缝设计期中分析策略,应用短期结局预测概率进行剂量筛选,并对其相应统计学性质进行评价。方法以二分类数据为例,通过Monte Carlo模拟方法探讨短期结局有效剂量组同对照组率差变化、长短期结局间不同相关关系及给定不同先验信息对Ⅱ/Ⅲ期无缝设计I类错误、检验效能的影响。结果期中应用短期结局剂量筛选的II/III期无缝设计可以控制总的I类错误在检验水准以内,但是当相关关系很弱时结果偏保守。其检验效能一般低于长期结局剂量筛选结果,即期望检验效能,但是当短期结局有效剂量组同对照组率差增加,两指标相关关系较强或者短期结局有较强的先验信息时,应用短期结局剂量筛选可以大大提高检验效能。结论在Ⅱ/Ⅲ期无缝设计临床试验研究中,长期结局在短时间内无法获得,此时期中分析可以选用临床公认的、有文献支持的短期结局指导期中分析决策。     

基于短期结局预测概率剂量筛选的Ⅱ/Ⅲ期无缝设计研究

目的介绍一种新的Ⅱ/Ⅲ期无缝设计期中分析策略,应用短期结局预测概率进行剂量筛选,并对其相应统计学性质进行评价。方法以二分类数据为例,通过Monte Carlo模拟方法探讨短期结局有效剂量组同对照组率差变化、长短期结局间不同相关关系及给定不同先验信息对Ⅱ/Ⅲ期无缝设计I类错误、检验效能的影响。结果期中应用短期结局剂量筛选的II/III期无缝设计可以控制总的I类错误在检验水准以内,但是当相关关系很弱时结果偏保守。其检验效能一般低于长期结局剂量筛选结果,即期望检验效能,但是当短期结局有效剂量组同对照组率差增加,两指标相关关系较强或者短期结局有较强的先验信息时,应用短期结局剂量筛选可以大大提高检验效能。结论在Ⅱ/Ⅲ期无缝设计临床试验研究中,长期结局在短时间内无法获得,此时期中分析可以选用临床公认的、有文献支持的短期结局指导期中分析决策。     

基于内部预试验方差及组间差值的样本量调整模拟

目的 通过盲态下内部预试验IPS样本量调整的模拟分析,探索协变量存在前提下有效控制Ⅰ型错误、保证检验效能的合理统计方法.方法 利用蒙特-卡罗法模拟存在协变量时的两阶段自适应设计过程,分别采用协方差分析法和方差分析法分析两阶段数据,采用合并P值法确定检验的最终结果,比较两种方法对Ⅰ型错误、检验效能值的影响.结果 采用方差分析的Ⅰ型错误膨胀较协方差分析要大,检验效能也较协方差分析略低,但是Ⅰ型错误的增大更明显.结论 根据第一阶段的方差和组间均值差调整样本量时,如果存在协变量,应采用协方差分析方法分别分析第一、二阶段的数据,然后采用合并P值法做出统计推断.     

小样本内部预试验自适应设计中Ⅰ型错误和检验效能的控制及模拟

目的 通过盲态下内部预试验IPS( internal pilot study)样本量调整的模拟分析,探索小样本下有效控制Ⅰ型错误、保证检验效能的合理统计方法.方法 利用蒙特-卡罗( Monte Carlo)模拟不断改变两总体间的均值差,固定方差,在盲态下采用随机化检验进行统计分析,计算Ⅰ型错误和检验效能随均值差的变化情况.结果 盲态下Ⅰ型错误未超过检验水准,检验效能略有降低.结论 盲态小样本下调整样本量时,采用随机化检验可有效控制Ⅰ型错误.     

一种基于折扣因子D的贝叶斯方法在MRCT中的应用研究

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。     

三臂非劣效性设计生存时间数据的半参数统计推断方法

目的 推荐并改进一种用于新药临床试验中生存分析三臂非劣效性设计的半参数统计推断方法.方法 采用Cox比例风险模型建立用于生存时间数据的三臂非劣效检验方法,通过模拟试验验证该方法的有效性,并给出样本含量估计的R语言程序.结果 模拟试验结果证实,在样本删失风险率维持在一定水平时,三臂Cox模型能有效地控制Ⅰ类错误发生概率,并保证较高的检验效能,实际应用简单有效.结论 本文推荐的方法,可以有效地应用于三臂生存时间数据的非劣效性研究.     

一种临床试验中的适应性样本量调整方法

目的介绍一种临床试验中的适应性样本量调整方法,并探讨样本量调整后统计分析方法的第Ⅰ类错误率及检验效能。方法通过montecarlo模拟的方法研究n1大小对最终样本量Nf的影响,并估计最终方差偏移大小;同时模拟研究样本量调整后统计分析方法的第Ⅰ类错误率及检验效能大小。结果(1)模拟结果显示运用该样本量调整方法所得到的最终样本量Nf非常接近其真实值N0,尤其在π=0.4时进行样本量调整。(2)同时模拟结果显示所介绍的样本量调整后的校正t检验方法不仅能有效控制第Ⅰ类错误率α并且能充分满足试验检验效能(1-β)。结论该样本量调整方法研究结果是在一般两样本单侧t检验条件下得到也可应用于优效或非劣效设计的临床试验中。     

基于生存资料的Ⅱ/Ⅲ期无缝设计期中分析方法评价

目的基于生存指标的无缝设计,考查PFS在什么条件下可以用于Ⅱ/Ⅲ期无缝设计期中分析时的剂量组筛选。方法采用模拟试验的手段,分别研究基于生存资料下Fisher合并法和加权逆正态法在利用和不利用OS的信息两种组别筛选策略下的总Ⅰ类错误率和检验效能。结果加权逆正态合并法与Fisher合并法相比,两者在控制总Ⅰ类错误率方面无明显差异,随着PFS和OS相关性增强,加权逆正态合并法的检验效能要高于Fisher合并法,并且合并PFS和OS的信息将获得更高检验效能。结论当PFS和OS的相关性较大,且效应趋势一致时,建议采用加权逆正态合并法合并两者的信息进行Ⅱ/Ⅲ期无缝临床试验的统计分析。     

疾病预后研究的中介分析方法评价

目的对用于癌症预后研究的五种中介分析方法(VanderWeele法、Baron-Kenny法、Imai法、Sobel法和InverseWeight法)进行评价,为实例分析的方法选择提供依据。方法基于模拟试验,产生不同参数设置下的模拟数据,并评价五种方法的第一类错误、检验效能和分析时间。结果除InverseWeight法在相关系数较大时第一类错误有所膨胀外,其余四种方法的第一类错误在不同参数情况下均在0.05附近。五种方法的检验效能趋势一致,均随着样本量、中介比、总效应的增大而增大,随着删失比的增大而减小。在样本量较小(N=100)且中介比不大于30%的情况下,InverseWeight法的检验效能低于另四种方法。InverseWeight法、Baron-Kenny法和Imai法的分析效率远低于VanderWeele法和Sobel法。结论综合考虑一类错误控制、检验效能及分析效率,推荐VanderWeele法进行预后研究的中介分析。     

临床试验中救助治疗对临床效应评价的影响研究北大核心CSCD

目的本文引入秩方法对含有救助治疗的临床试验疗效结果进行分析,并与目前国内常用方法进行比较,为分析该类数据选择合适的方法提供统计学依据。方法采用Monte Carlo模拟的方法,考虑调整患者不同时点观测值之间的相关系数和救助阈值,分析疗效评价的Ⅰ型错误和检验效能,并与目前国内常用的完整案例分析和末次观测结转法进行比较。结果Ⅰ型错误方面,当救助比例在20%左右时,不同方法差异较小,当救助比例较大时,按时间和末次观测值调整的秩方法是最佳的方法。效能方面,当救助比例小于40%时,所有方法效能均大于0.8,当救助比例较大时,按末次观测值调整的秩方法是最佳的方法。结论在实际研究过程中,需要根据实际情况选择合适的分析方法,而不是直接采用完整案例分析和末次观测结转法,以得到更有效的结果。救助治疗的分析方法可以为安慰剂对照试验提供一种新的设计和分析思路。     

定量纵向数据缺失值处理方法的模拟比较研究

目的比较末次观测结转法(LOCF)、重复测量的混合效应模型法(MMRM)、多重填补法(MI)在处理纵向缺失数据中的统计性能。方法以双臂设计、4次访视、3种访视间相关程度为应用背景,采用Monte Carlo模拟技术,产生模拟完整纵向数据后考虑两种缺失比例和三种缺失机制,即完全随机缺失(MCAR)、随机缺失(MAR)和非随机缺失(MNAR)的缺失数据集。以完整纵向数据的分析结果为基准,评价不同处理方法的统计性能,包括Ⅰ类错误、检验效能、组间疗效差的估计误差及其95%置信区间(95%CI)宽度。结果所有情况下,MMRM和MI均可控制Ⅰ类错误,检验效能略低于完整数据;LOCF大多难以控制Ⅰ类错误,检验效能变异较大。多数情况下MMRM和MI的点估计误差较低,LOCF则表现不稳定。所有情况下,MI的95%CI最宽,MMRM次之,LOCF最窄。结论 MCAR和MAR缺失机制下,MMRM与MI的统计性能相当,受各种因素影响较有规律,可根据实际情况选择其中一个作为主要分析。LOCF因填补方法的特殊性使得变异较小,精度较高,但其最大的缺陷是不够稳健且不能有效控制I类错误,需谨慎使用。基于MNAR缺失机制对缺失数据进行敏感性分析以考察试验结果的稳健性是必要的。     

临床试验中救助治疗对临床效应评价的影响研究

目的本文引入秩方法对含有救助治疗的临床试验疗效结果进行分析,并与目前国内常用方法进行比较,为分析该类数据选择合适的方法提供统计学依据。方法采用Monte Carlo模拟的方法,考虑调整患者不同时点观测值之间的相关系数和救助阈值,分析疗效评价的Ⅰ型错误和检验效能,并与目前国内常用的完整案例分析和末次观测结转法进行比较。结果Ⅰ型错误方面,当救助比例在20%左右时,不同方法差异较小,当救助比例较大时,按时间和末次观测值调整的秩方法是最佳的方法。效能方面,当救助比例小于40%时,所有方法效能均大于0.8,当救助比例较大时,按末次观测值调整的秩方法是最佳的方法。结论在实际研究过程中,需要根据实际情况选择合适的分析方法,而不是直接采用完整案例分析和末次观测结转法,以得到更有效的结果。救助治疗的分析方法可以为安慰剂对照试验提供一种新的设计和分析思路。     

微阵列数据的多重比较

目的 介绍阳性结果错误率（FDR）及相关控制方法在微阵列数据多重比较中的应用。方法 用BH、BL、BY和ALSU四种FDR控制程序比较了3226个基因在两组乳腺癌患者中的表达差异。结果 四个程序在各自实用的范围内均将FDR控制在0．05以下，检验效能由大到小的顺序为：ALSU〉BH〉BY〉BL。ALSU程序因引入m0的估计,更为合理。不仅提高了检验效能，同时又较好地控制了假阳性错误。结论 在微阵列数据的比较中必须考虑FDR的控制，同时又要考虑提高检验效能。多重比较中，控制FDR比控制总Ⅰ型错误率（FWER）检验效能高，且更为实用。     

贝叶斯方法在篮子试验设计中的应用

目的探讨贝叶斯方法和Simon二阶段方法应用于篮子试验设计的优劣及实例分析判断试验疗效。方法模拟研究针对二分类结局变量,考虑不同试验层数、期中分析纳入人数等参数设置,比较两种方法的篮子试验设计在检验效能、控制I错误率及样本量的区别,并通过实例来介绍其应用。结果模拟试验结果表明,除异质性较高的2种情景外,贝叶斯方法的篮子试验设计效能均高于应用Simon二阶段方法,且对假阳性率控制更为严格,代价便是无效篮子增多时检验效能降低。贝叶斯方法的篮子试验的样本量总体较少,尤其在试验层数较多和同质情况下。结论贝叶斯方法的篮子试验更加灵活,可借用层间信息,相比Simon二阶段方法,更严格地控制整体一类错误率,且在试验层数和期中分析次数多时更节省平均总样本量。     

Cochran-Armitage趋势检验不同赋值的模拟研究

目的比较Cochran-Armitage趋势检验中三种赋值方法的统计性能,以期为应用趋势检验提供指引。方法应用Monte Carlo模拟方法,以各等级的样本量和阳性率为参数,通过SAS9.2软件编程,比较趋势检验中等距、均秩和MERT三种赋值方法在不同参数组合下的Ⅰ类错误率和检验效能。结果Ⅰ类错误率以等距赋值最低,均秩赋值次之,MERT法最高。三种赋值方法的检验效能非常接近。当有一个等级的阳性率较小时(pi=0.05),三种赋值方法的检验效能普遍偏低。结论综合模拟结果和应用的便利性,有序分类数据的Cochran-Armitage趋势检验采用等距赋值更值得提倡。     

Permutation tests在生物医学研究中的应用以及在SAS中的实现

在生物医学研究中，我们经常会遇到一些样本含量小的数据，往往不满足经典的参数检验条件，若直接应用参数检验方法，其检验效能较低。而若采用非参检验方法（如秩和检验），此时原始的数据被转换成秩次，这就损失了一部分原始信息，相对而言。其检验效能依然有所下降。在这种情况下，可以考虑应用Per—mutationtests来进行统计推断。     

期中分析的条件把握度及样本含量再估计

目的介绍临床试验期中分析时条件把握度的计算原理及样本含量再估计方法。方法根据信息时间,构造B统计量,运用布朗运动理论,估计条件把握度,并据此采用二分搜索法估计后一阶段所需样本含量。以正态分布资料为例,介绍计算过程。结果如果试验期初对参数的估计不准确,可以根据试验中期数据,计算条件把握度。如果条件把握度较低,则通过调整样本含量可以达到期望把握度;如果条件把握度较高,则可以提前结束临床试验。结论该方法可以在试验过程中有效监测检验效能,在不违背临床试验方案的前提下,通过调整样本含量,保证临床试验达到预期的检验效能。     

基于生存资料探讨Ⅱ/Ⅲ期无缝设计靶向人群选择策略研究

目的尽管对临床试验的数据进行事后分析可以鉴别出有意义的亚组人群,但是,这往往需要额外的验证性试验,导致研发周期延长,成本增加。据此,本文提出在无缝试验的设计阶段既考虑全人群效应也考虑亚组效应,并对该试验设计方案的统计学性质(I类错误,检验效能)进行评价。方法采用两阶段无缝设计的思想,在一阶段结束后同时对替代指标无进展生存期及主要研究总生存期指标进行期中分析,判断是只有亚组、只有全人群或两者均进入下一阶段的研究。二阶段结束后,采用Fisher法合并两个阶段的信息对主要研究指标OS进行最终的分析。结果观察OS与PFS不同相关程度下对总I类错误的影响,结果显示I类错误均能控制在0.025以内;不同情境下做出正确选择的概率均较高,试验结果与现实接近。结论在肿瘤临床试验中,若事先已存在某个亚组人群疗效更好的假设,且能通过一定的方法筛选出这些亚组人群,则可采用本文提出的试验设计方案,达到缩短临床试验周期、降低研究成本的目的。