基於隨機縮減的適應性設計方法研究及套用

《基於隨機縮減的適應性設計方法研究及套用》是依託中國人民解放軍第四軍醫大學，由夏結來擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於隨機縮減的適應性設計方法研究及套用
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：夏結來
• 依託單位：中國人民解放軍第四軍醫大學

中文摘要

適應性設計憑藉其靈活可變的優勢一直受到統計學家和臨床試驗工作者的青睞,並已開始逐步套用於新藥臨床試驗中。但在周期較長且入組速度較低的臨床試驗中，期中分析按照計畫不能及時的實施，適應性設計靈活的優勢無法得到體現。而隨機縮減可以在方案原計畫前提前進行期中分析以便使研究者做出是否繼續試驗的決策，因而，如果將隨機縮減與適用性設計相結合，使適應性設計也可以提前實施期中分析，具備隨機的特徵，構建隨機適應性設計，適應性設計的靈活性得到增強。本項目將從新藥臨床試驗的研究實施要求以及生物統計學原則出發，系統分析隨機縮減套用於適應性設計中的主要問題並提出對策，同時對相關的貝葉斯理論在新藥臨床試驗套用中的困境、安全性指標的納入等問題進行支持性研究，為該設計在新藥臨床試驗中套用提供一套可行的實施方案。

結題摘要

本課題針對適應性設計中的關鍵性問題，首先，將隨機縮減理論中的條件檢驗效能概念引入alpha消耗函式，構建了一種新的基於條件檢驗效能的alpha消耗函式——CP消耗函式。它既保留了條件檢驗效能和alpha消耗函式方法各自的優勢，又可克服它們原有的缺點CP消耗函式不僅給 消耗函式賦予了條件檢驗效能的意義，有利於臨床研究者的理解和交流，還可以有效的控制試驗的總I類錯誤大小；其次，對於生存數據，給出了基於Monte Carlo模擬實驗方法的生存數據成組序貫試驗的樣本量估計方法，並編制了相應的SAS宏程式%n_gssur；同時，針對臨床試驗中非獨立多終點問題，提出了結合因子分析的多元思想並基於Šidák校正公式改進的P值校正方法——FR法，該方法可以充分考慮了終點間的相關結構，很好的控制了總I類錯誤率，且保證足夠的檢驗效能。此外，本課題還提出了一種I/II期臨床試驗無縫連線設計——SEARS設計，可以在保證有力保證受試者權益的前提下加快藥物研發進程；並進一步對選擇性交叉設計中不同的處理方法ITT法、Censored法、IPCW法和RPSFT法以及臨床試驗中不同的缺失值處理方法LOCF、WOCF、多重填補和MMRM等進行模擬比較，為適應性臨床試驗中合理統計分析方法的選擇以及下一步研究的開展打下基礎。