В книге "Binary Data Analysis of Randomized Clinical Trials with Noncompliance" рассматривается распространенная проблема в случайных клинических исследованиях (РКИ) - несоблюдение пациентами назначенного лечения. Поскольку несоблюдение часто происходит неслучайно, широко используемые подходы, включая анализ в соответствии с протоколом (AP) и анализ в соответствии с принятым (AT) лечением, а также анализ по намерению лечить (ITT) (или анализ по случайной выборке), могут привести к искажению выводов о эффективности лечения. Автор книги предлагает систематический и организованный подход к анализу данных для РКИ с несоблюдением в наиболее часто встречающихся ситуациях. В книге рассматриваются параллельные выборки, стратифицированные выборки, кластеризованные выборки, параллельные выборки с последующими отсутствующими результатами и серия зависимых выборок Бернулли для повторных измерений. Автор предоставляет комплексный подход, используя таблицы сопряженности для иллюстрации скрытой вероятностной структуры наблюдаемых данных. В книге приводятся реальные примеры, компьютерно-моделируемые данные и упражнения в каждой главе, что позволяет понять теорию на практике. В книге также использованы диаграммы Consort-flow и числовые примеры, чтобы иллюстрировать искажения, возникающие при широко используемых подходах, таких как анализ AT, анализ AP и анализ ITT для РКИ с несоблюдением. Каждая глава самодостаточна, что позволяет использовать книгу в качестве источника справочной информации. В книге также представлены программы SAS, которые можно легко изменять при расчете необходимого размера выборки. Книга будет полезна биостатистикам, врачам, исследователям и аналитикам данных, работающим в фармацевтической промышленности. Этот текст также может быть использован в качестве дополнительного материала для курса по клинической статистике или экспериментальным исследованиям в эпидемиологии, психологии и социологии.
Эта книга будет полезна читателям, имеющим отношение к здравоохранению или эпидемиологическим исследованиям. В этой книге автор затрагивает такие важные аспекты, как анализ бинарных данных в случайном контролируемом испытании наряду с проблемой несоблюдения предписанного лечения, а также ситуации, связанные с параллельным отбором, стратифицированным отбором и отбором в кластерах. Автор вводит базовые понятия с помощью систематизированных способов представления структуры вероятности, используя таблицы сопряжения. Книга насыщена примерами из реальной жизни наряду с альтернативными способами воплощения этой концепции в компьютерных моделях. Каждый подраздел содержит упражнения для самопроверки, которые можно выполнить непосредственно из текста. Кроме того, здесь вы найдете утилиты SAS, которые помогут вам приблизительно рассчитать необходимый размер выборки. Таким образом, эта работа будет особенно полезен для биостатистов, врачей, исследователей и аналитиков в фармацевтической промышленности, а также в качестве дополнения к курсу по клинической статистике, экспериментальным исследованиям или социологическим исследованиям с насыщенной математической и вычислительной составляющей.
Электронная Книга «Binary Data Analysis of Randomized Clinical Trials with Noncompliance» написана автором Kung-Jong Lui в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119991601
Описание книги от Kung-Jong Lui
It is quite common in a randomized clinical trial (RCT) to encounter patients who do not comply with their assigned treatment. Since noncompliance often occurs non-randomly, the commonly-used approaches, including both the as-treated (AT) and as-protocol (AP) analysis, and the intent-to-treat (ITT) (or as-randomized) analysis, are all well known to possibly produce a biased inference of the treatment efficacy. This book provides a systematic and organized approach to analyzing data for RCTs with noncompliance under the most frequently-encountered situations. These include parallel sampling, stratified sampling, cluster sampling, parallel sampling with subsequent missing outcomes, and a series of dependent Bernoulli sampling for repeated measurements. The author provides a comprehensive approach by using contingency tables to illustrate the latent probability structure of observed data. Using real-life examples, computer-simulated data and exercises in each chapter, the book illustrates the underlying theory in an accessible, and easy to understand way. Key features: Consort-flow diagrams and numerical examples are used to illustrate the bias of commonly used approaches, such as, AT analysis, AP analysis and ITT analysis for a RCT with noncompliance. Real-life examples are used throughout the book to explain the practical usefulness of test procedures and estimators. Each chapter is self-contained, allowing the book to be used as a reference source. Includes SAS programs which can be easily modified in calculating the required sample size. Biostatisticians, clinicians, researchers and data analysts working in pharmaceutical industries will benefit from this book. This text can also be used as supplemental material for a course focusing on clinical statistics or experimental trials in epidemiology, psychology and sociology.
