目的在折扣因子D的基礎(chǔ)上,提出一種新的貝葉斯方法用于評價多區(qū)域臨床試驗中目標區(qū)藥物的療效,并探討本方法的可行性。方法以Ⅱ期臨床試驗中收集到目標藥物的種族信息作為樣本信息,類似藥物或同類藥物的臨床試驗收集到的種族信息作為先驗信息,構(gòu)建折扣因子D的后驗分布,并進一步計算加權(quán)Z檢驗統(tǒng)計量Z_W的后驗分布,比較先驗分布分別為無信息先驗、共軛先驗和分層先驗時D后驗分布的特點,并比較不同類型D的后驗分布對試驗檢驗效能的影響。結(jié)果當歷史信息的信息量相對樣本信息很小時,則后驗均值主要由樣本信息決定,后驗分布的信息量基本接近樣本信息的量,當歷史信息的量逐漸增大時,后驗均值逐漸向歷史信息均值靠攏,后驗分布的信息量也逐漸增大。檢驗效能由D的后驗均值決定,與D的變異程度無關(guān)。結(jié)論本研究提出的貝葉斯方法可以較好地模擬實際情況,具有良好的實際意義和可操作性。

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【文章目錄】：
材料與方法
    1.試驗設(shè)計
    2.構(gòu)建D的后驗分布
        (1)樣本信息
        (2)歷史信息
            ①無信息先驗
            ②共軛先驗分布
            ③分層先驗
        (3)擬合D的后驗分布
            ①無信息先驗和共軛先驗時的后驗分布
            ②分層先驗時的后驗分布
    3.D的后驗分布對檢驗效能的影響
結(jié) 果
    1.無信息先驗和不同形式的貝塔先驗對D后驗分布的影響
    2.不同形式的分層先驗對D后驗分布的影響
    3.不同D的后驗分布對試驗檢驗效能的影響
討 論



本文編號：3792870