王治东
- 作品数:3 被引量:0H指数:0
- 供职机构:第四军医大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金“重大新药创制”科技重大专项更多>>
- 相关领域:医药卫生更多>>
- 减速瓮模型在选择性交叉设计中的应用
- 目的:探讨减速瓮模型在选择性交叉设计中的应用,提出一种新的基于减速瓮模型的选择性交叉设计(DUM-SC,Decelerated Um Model-Selective Crossover Design)方法,并探索减速因子...
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- 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。
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- 关键词:样本量
- 加速瓮模型在选择性交叉设计中的应用
- 2017年
- 目的探讨瓮模型在选择性交叉设计中的应用,提出一种新的基于加速瓮模型的选择性交叉设计(accelerated urn model-selective crossover design,AUM-SC)方法,并探索调速因子函数中参数k的合理取值范围。方法 AUM-SC设计是将改良后的瓮模型引入选择性交叉设计的一种新的临床试验设计方法,采用Monte Carlo方法模拟对不同疗效假定下AUM-SC设计在抗肿瘤新药临床试验中的随机化转组过程进行探讨。结果 AUM-SC设计中调速因子函数为加速因子函数,且加速因子函数中参数k在(1,3)范围时,安慰剂组病人能够以合理的转组可能性转到试验组继续接受治疗。结论在抗肿瘤新药临床试验中,如果试验药物确实有效,AUM-SC设计方法可以使病情发生进展的安慰剂组受试者以较高的转组可能性转到试验组接受治疗,从而最大程度地保护受试对象的利益。
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- 关键词:MONTECARLO模拟