贝叶斯响应变量适应性随机化模拟预测评价方法初探  

作　　者：范扬 李太顺[1] 杨嘉莹[1] 王诗远[1] 刘沛[1] 

机构地区：[1]东南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,210009

出　　处：《中国卫生统计》2020年第3期400-404,共5页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金和江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0186)。

摘　　要：目的探索贝叶斯响应变量适应性随机化的模拟预测评价方法,为研究者在临床试验中合理设计随机化方案提供借鉴。方法通过不同参数组合成不同场景,使用R语言编程实现试验模拟过程,构造评价指标,结合模拟试验结果对不同场景作出评价。结果在结局指标为二分类高优变量的两臂临床试验中,可以通过调整分配概率更新频率、固定随机化阶段长度、分配概率算法调节参数及各处理组的先验概率分布,获得理想的检验功效及伦理性。在试验前可以通过提高试验成功界值、降低分配概率更新频率、增加均衡分配期长度三种方法降低试验整体一类错误率,以满足监管部门的要求。结论本研究提出的贝叶斯响应变量适应性随机化模拟预测评价方法可通过设定场景参数模拟试验,从控制一类错误、保证检验效能、提升伦理性等方面较全面评价随机化方案的合理性。

关 键 词：临床试验 模拟预测评价 贝叶斯响应变量适应性随机化 

分 类 号：R195.1[医药卫生—卫生统计学]