导语摘要
本书拟分为十五章,分别介绍了临床试验设计的基础,以及临床试验方案的设计;贝叶斯统计的基础知识;I、II期临床试验中的设计;I-II期框架设计,可适用于新型治疗药物,如靶向治疗及免疫治疗;特别介绍了精准医学背景下,分子靶向药物和免疫治疗的剂量探索设计,以及更复杂的剂量给药方式探索设计;另外,还介绍了II期、III期临床试验中遇到的随机化,样本量估计、样本量重估,成组序贯设计等问题,以及非劣效、生物等效性、生物相似性三类试验。此外还详细介绍了新型试验设计,如篮子设计、平台设计等,此类设计能够有效解决精准医学面临的患者异质性问题。可为从事生物统计研究的人员提供临床试验设计方面指导。
目录
章 临床试验设计概述
1.1 临床试验设计进展
1.2 临床试验设计的思路与框架
1.2.1 试验规划
1.2.2 方案设计
1.2.3 统计分析计划
1.3 创新临床研究的重点考虑
1.3.1 统计分析计划
1.3.2 期中分析
1.3.3 协变量调整与富集策略
1.3.4 国际多中心试验
1.3.5 真实世界策略
1.3.6 独立数据监查
1.4 新方法和新技术
1.4.1 适应性设计
1.4.2 贝叶斯统计与频率统计
1.4.3 模拟技术
1.4.4 电子数据
1.5 生物统计师的角色
第二章 肿瘤临床试验统计学考量
2.1 抗肿瘤药物研发与统计挑战
2.2 探索性试验
2.2.1 单剂量探索
2.2.2 联合用药剂量探索
2.2.3 OBD探索设计
2.3 确证性试验
2.3.1 评价终点
2.3.2 生物标记物的考虑
2.3.3 队列研究
2.3.4 样本量估计与再估计
2.3.5 无缝设计
第三章 贝叶斯推断基础
3.1 贝叶斯理论介绍
3.2 常见贝叶斯模型
3.3 贝叶斯推断
3.3.1 点估计
3.3.2 区间估计
3.3.3 假设检验
3.4 贝叶斯计算
3.4.1 Gibbs抽样
3.4.2 Metropolis-Hastings算法
3.4.3 收敛诊断
第四章 Ⅰ期单剂试验设计方法
4.1 基于算法的设计
4.1.1 传统3+3设计
4.1.2 加速滴定设计
4.1.3 i3+3设计
4.2 基于模型的设计
4.2.1 持续再评估法
4.2.2 贝叶斯模型平均GRM设计
4.2.3 过剂量控制递增设计
4.2.4 贝叶斯Logistic回归模型
4.2.5 应用软件
4.3 模型辅助设计
4.3.1 mTPI设计
4.3.2 Keyboard设计
4.3.3 BOIN设计
4.4 考虑毒性等级
4.4.1 伪似然CRM设计
4.4.2 广义BOIN设计
4.5 自适应剂量调整
第五章 Ⅰ期药物组合试验设计
5.1 线性化设计
5.2 基于模型的设计
5.2.1 Loglstic模型设计
5.2.2 Copula模型设计
5.2.3 局部排序CRM设计
5.2.4 应用软件
5.3 模型辅助设计
5.3.1 BOIN药物组合设计
5.3.2 Keyboard药物组合设计
5.4 MTD等高线
第六章 带有延迟毒性的剂量探索
6.1 基于算法的设计
6.2 基于模型的设计
6.2.1 TITE-CRM设计
6.2.2 DA-CRM设计
6.3 模型辅助设计
6.3.1 TITE-BOIN设计
6.3.2 TITE-Keyboard设计
6.4 带有延迟毒性的药物组合试验设计
第七章 Ⅱ期临床试验设计方法
7.1 Simon两阶段设计
7.2 Thall和Simon贝叶斯设计
7.3 有延迟反应的Ⅱ期设计
7.3.1 贝叶斯监测
7.3.2 使用多重填补处理延迟反应
7.4 贝叶斯最优Ⅱ期设计
7.4.1 概率模型
7.4.2 临床试验设计
7.4.3 确定最优设计参数
7.4.4 应用软件
7.4.5 延迟反应
7.5 基于预测概率的贝叶斯设计
7.5.1 预测概率
7.5.2 试验设计
第八章 生物标记物策略最优与自适应富集设计
8.1 基于标记物的设计
8.1.1 标记物策略设计
8.1.2 标记物分层设计
8.1.3 最优标记物-自适应设计
8.2 自适应富集设计
8.2.1 最优序贯富集设计
8.2.2 Simon自适应富集设计
8.2.3 嵌套患者子集的自适应富集设计
第九章 Ⅰ-Ⅱ期临床试验设计方法
9.1 Ⅰ-Ⅱ期设计框架
9.2 基于模型的设计
9.2.1 有效性-毒性权衡设计
9.2.2 Time-to-Evenf设计
9.2.3 延迟效应设计
9.3 模型辅助设计
9.3.1 U-BOIN
g.3.2 BOIN12设计
9.4 免疫治疗的Ⅰ-Ⅱ期设计
9.4.1 基于毒性-有效性和免疫反应的Ⅰ-Ⅱ期设计
9.4.2 使用免疫反应处理延迟效应
9.5 个性化剂量探索
9.6 药物组合试验
9.6.1 无缝两阶段设计
9.6.2 分子靶向药物和细胞毒类药物的组合试验
第十章 分子靶向药物的剂量探索
10.1 参数方法
10.2 半参数方法
10.3 非参数方法
10.4 MTA的组合试验
第十一章 随机化方法
11.1 传统随机化方法
11.1.1 简单随机化
11.1.2 区组随机化
11.1.3 分层随机化
11.1.4 整群随机化
11.1.5 偏币设计
11.1.6 双重自适应偏币设计
11.2 协变量-自适应随机化
11.3 反应-自适应随机化
11.4 贝叶斯自适应随机化
11.4.1 双臂试验
11.4.2 固定对照自适应随机化
11.4.3 移动对照自适应随机化
11.5 自适应随机化中的问题
第十二章 非劣效及等效性试验
12.1 非劣效性试验
12.2 等效性试验
12.3 生物相似性试验
12.3.1 基于相对距离的生物相似性试验
12.3.2 基于校准幂先验的生物相似性试验
12.4 生物等效性
12.4.1 贝叶斯序贯生物等效性检验
……
参考文献
内容摘要
本书拟分为十五章,分别介绍了临床试验设计的基础,以及临床试验方案的设计;贝叶斯统计的基础知识;I、II期临床试验中的设计;I-II期框架设计,可适用于新型治疗药物,如靶向治疗及免疫治疗;特别介绍了精准医学背景下,分子靶向药物和免疫治疗的剂量探索设计,以及更复杂的剂量给药方式探索设计;另外,还介绍了II期、III期临床试验中遇到的随机化,样本量估计、样本量重估,成组序贯设计等问题,以及非劣效、生物等效性、生物相似性三类试验。此外还详细介绍了新型试验设计,如篮子设计、平台设计等,此类设计能够有效解决精准医学面临的患者异质性问题。可为从事生物统计研究的人员提供临床试验设计方面指导。
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