Statistical Monitoring of Clinical Trials pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Proschan, Michael A./ Lan, K. K. Gordan/ Wittes, Janet Turk

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2006-8

价格:$ 157.07

装帧:HRD

isbn号码:9780387300597

丛书系列:

图书标签:

• 临床试验
• 统计监测
• 临床数据管理
• 试验设计
• 统计学
• 药物研发
• 生物统计
• 数据分析
• 质量控制
• 方案偏差

现代临床试验设计与统计推断 本书导读 在当代医学研究和药物开发领域，临床试验是评估新疗法安全性和有效性的金标准。本书旨在为研究人员、生物统计学家、临床医生以及监管机构专业人士提供一套全面、深入且实用的指南，涵盖了从试验设计的初始构思到最终数据分析和报告的全过程。我们着重于阐述支撑现代临床试验的统计学原理、方法论选择、实际操作挑战以及最新的监管要求。 第一部分：临床试验的基石与设计哲学 第一章 临床试验的演进与伦理基础 本章追溯了临床试验从早期经验主义向现代循证医学转化的历史脉络，重点探讨了赫尔辛基宣言、纽伦堡守则以及《良好临床规范》（GCP）等关键伦理框架如何塑造了今天的试验标准。我们将详细分析知情同意过程的复杂性、患者权益保护的机制，以及如何平衡科学严谨性与受试者福祉。此外，本章还将讨论在全球化背景下，跨文化和跨地域试验设计所面临的独特伦理挑战。 第二章 试验目标、终点指标与可操作性定义 成功的临床试验始于清晰、可量化且与临床实践高度相关的目标设定。本章细致区分了主要终点（Primary Endpoints）和次要终点（Secondary Endpoints）的确定标准，并深入探讨了有效性（Efficacy）和安全性（Safety）指标的选择。我们将详细分析各类终点指标的类型，包括二分类变量、连续变量、时间至事件数据（Time-to-Event）以及替代生物标志物（Surrogate Endpoints）的使用及其验证要求。特别关注终点指标的临床相关性（Clinical Relevance）和统计学敏感性（Statistical Sensitivity）。 第三章 随机化原理与分配隐藏技术 随机化是确保组间均衡、消除选择偏倚的核心机制。本章系统地介绍了不同类型的随机化方法，包括简单随机化、区组随机化（Block Randomization）、分层随机化（Stratified Randomization）以及适应性随机化（Adaptive Randomization）策略。我们不仅阐述了这些方法背后的统计学原理，还探讨了如何根据研究设计和中心因素选择最合适的随机化方案，以及在多中心试验中如何确保分配隐藏（Allocation Concealment）的有效执行。 第四章 样本量估算与统计效能的保证 样本量（Sample Size）的精确计算是试验可行性和统计学效能的基石。本章提供了详尽的样本量计算指南，覆盖了各种常见假设检验场景（如均值差异比较、比值比较、生存分析等）。我们将深入剖析I型错误（α错误）和II型错误（β错误）的控制，效能（Power）的设定意义，以及如何将预期的失访率（Dropout Rate）和非依从性（Non-compliance）纳入计算模型。同时，本章也讨论了“适应性设计”中样本量调整的统计学基础。 第五章 临床试验设计类型学：从早期探索到确证性研究 本章系统性地梳理了主流的临床试验设计范式，并剖析了每种设计的优缺点及其适用场景： I 期研究： 首次人体剂量递增研究、剂量爬坡设计（Dose Escalation Designs）及药物药代动力学/药效学（PK/PD）的整合。 II 期研究： 概念验证（Proof-of-Concept）的关键步骤，包括单臂、随机对照设计及更复杂的贝叶斯优化设计。 III 期确证性试验： 优效性（Superiority）、非劣效性（Non-Inferiority）和等效性（Equivalence）试验的统计学框架和实际操作。 特殊设计： 交叉试验（Crossover Trials）、因子设计（Factorial Designs）以及序贯试验（Sequential Designs）的应用边界。 第二部分：数据收集、质量控制与分析方法 第六章 数据的完整性与质量保证：源数据到数据库 高质量的临床数据是有效分析的前提。本章聚焦于数据管理流程，包括数据采集工具的选择（如eCRF系统）、数据编码标准（如MedDRA, WHODrug）、数据清洗和锁定程序。我们将详述数据核查（Data Verification）的层级，异常值（Outlier）的处理原则，以及如何构建一个可审计、符合监管要求的临床数据库。 第七章 偏倚的识别、量化与控制策略 偏倚是临床试验结果可信度的主要威胁。本章对主要偏倚来源进行了深入分析，包括选择偏倚、信息偏倚（Measurement Bias）和混杂偏倚（Confounding）。我们将详细阐述掩蔽（Blinding/Masking）技术的实施细节，特别是双盲设计在不同研究环境下的挑战。对于已发生偏倚的情况，本章将讨论事后调整方法，例如倾向性评分（Propensity Score）的应用。 第八章 核心统计分析方法学：连续性与分类数据 本章提供了针对核心终点指标的统计分析技术详解。对于连续性数据，着重讲解t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数对等方法。对于分类数据，则深入探讨了卡方检验、Fisher精确检验和逻辑回归（Logistic Regression）。重点在于假设检验的构建、P值的解释，以及如何正确报告效应量（Effect Size）和置信区间（Confidence Intervals）。 第九章 生存分析的深化：Kaplan-Meier与Cox回归 处理时间至事件数据（如死亡、复发）时，生存分析至关重要。本章详细介绍了Kaplan-Meier曲线的绘制与解释，以及对数秩检验（Log-Rank Test）的应用。随后，我们系统地阐述了Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）的构建、协变量的纳入、模型假设（如比例风险假设）的检验及其违反时的处理策略。 第十章 替代分析集：意向性分析与完整案例分析的权衡 临床试验结果的解释高度依赖于分析集的选择。本章围绕“意向性分析”（Intention-to-Treat, ITT）和“完整案例分析”（Per-Protocol, PP）展开深入讨论。我们将分析每种方法背后的统计假设，以及它们如何影响试验结论的稳健性。此外，本章还探讨了处理缺失数据（Missing Data）的高级技术，如多重插补法（Multiple Imputation），以确保结果的可靠性。 第三部分：特定研究场景与前沿方法 第十一章 非劣效性、等效性试验的统计学精要 在许多情况下，证明新疗法与标准疗法效果相当（非劣效性或等效性）比证明更优更为重要。本章专门阐述了非劣效性试验的统计学框架，包括“边界”（Margin）的确定原则、活性对照（Active Control）的选择，以及如何基于试验设计推导出有效的结论。 第十二章 适应性设计在临床试验中的应用 适应性设计允许研究者在试验进行中根据预先设定的规则调整试验方案，以提高效率或及时终止无效试验。本章涵盖了多种适应性策略，如早期终止规则（Stopping Rules）、样本量重新估算、以及用于药物开发阶段的平台试验（Platform Trials）和伞式试验（Umbrella Trials）的统计模型。 第十三章 多中心试验的协调与亚组分析 多中心试验是获取广泛代表性数据的常见方式，但中心间异质性（Center Heterogeneity）是一个重大挑战。本章讨论了如何通过随机效应模型（Random Effects Models）来建模和控制中心效应。同时，对亚组分析（Subgroup Analysis）的局限性进行了批判性评估，强调预先计划（Pre-specification）和多重比较校正的重要性。 第十四章 临床试验的统计报告与监管提交 最后，本章指导读者如何撰写符合国际标准（如ICH E9/E3）的统计分析计划（SAP）和临床试验报告（CSR）。重点在于清晰、透明地报告所有关键结果，包括主要和次要终点的统计学发现、敏感性分析的结果，以及对任何偏离方案行为的处理说明，确保数据解释的无歧义性。 --- 本书特色： 强调临床转化： 理论与临床实践紧密结合，避免纯粹的数学推导，注重方法的实际操作意义。 全面覆盖： 从伦理设计到高级数据处理，构成一个完整的知识体系。 方法论的深度解析： 对非劣效性、适应性设计等复杂方法的统计基础给予深入浅出的阐释。 面向实践： 包含了大量的案例讨论和在真实世界中可能遇到的统计挑战及应对策略。

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