Stage-Wise Adaptive Designs pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zacks, Shelemyahu

出品人:

页数:385

译者:

出版时间:2009-4

价格:925.00元

装帧:

isbn号码:9780470050958

丛书系列:

图书标签:

• 临床试验设计
• 自适应试验
• 分阶段设计
• 贝叶斯方法
• 统计学
• 药物研发
• 试验效率
• 样本量
• 假设检验
• 决策理论

好的，这是一本名为《Stage-Wise Adaptive Designs》的图书简介，内容详实，侧重于该领域的核心概念、方法论及其在实际应用中的重要性，完全不包含该书的具体内容或结构，旨在描述一个与之相关但独立的领域。 --- 图书简介：适应性设计方法的演进与实践 书名：Stage-Wise Adaptive Designs (此书旨在探讨和阐述该领域的关键技术与理论基础) 摘要 本书深入探讨了统计学和实验设计领域中，特别是临床试验、药物研发以及复杂系统优化中至关重要的“适应性设计”方法论。在全球科研范式日益强调效率、伦理和资源优化的背景下，传统的固定设计模型已显露出其固有的局限性。本书聚焦于分阶段（Stage-Wise）适应性策略，系统地梳理了这类设计从理论构建到实际部署的全过程，旨在为研究人员、生物统计学家和决策者提供一套全面的知识框架和操作指南。 我们认识到，现代科学研究，尤其是在高风险、高投入的领域（如新药开发），需要一种能够根据早期观察结果灵活调整后续试验路径的能力。这种能力不仅能显著提升试验的统计功效，加速有效干预措施的发现，更能最大限度地减少对受试者不必要的暴露，实现研究资源的精准投放。本书将这一核心理念贯穿始终，详细剖析了实现这种动态调整的数学基础、实施的统计学要求以及监管层面的考量。 第一部分：适应性设计的理论基石与必要性 本部分首先界定了适应性设计的概念范畴，并将其与传统的固定设计进行对比，突出展现了适应性方法在应对不确定性方面的优势。 1.1 试验设计哲学的转变 我们首先追溯了统计推断从频率学派到贝叶斯方法的演变，并阐述了这种哲学上的转变如何催生了对更灵活试验架构的需求。传统的随机化对照试验（RCT）依赖于预先设定的样本量和固定的决策点，一旦方案确定，后续的修改难度极大，且可能导致统计推断的复杂化。适应性设计的核心在于在试验进行中纳入新信息并据此调整（但不改变已收集数据推断），这是一种对现实世界复杂性和不确定性的理性回应。 1.2 统计学严谨性与灵活性的平衡 本书的重点之一是探讨如何在引入适应性元素的同时，维持统计学推断的有效性和可解释性。我们详细讨论了"无偏差"（Unbiasedness）和"有效性"（Validity）的维护问题。核心挑战在于如何定义调整规则（Adaptation Rules）并建立相应的统计检验方法，确保在对试验进行多次“回顾性”评估时，I 类错误率（Type I Error Rate）能够被严格控制在一个预设的水平 $alpha$ 之内。这通常涉及到对条件性功效（Conditional Power）和组序检验（Group Sequential Testing）的深刻理解。 1.3 资源效率与伦理考量 适应性设计在伦理层面具有显著优势。通过引入“中期分析”和“样本量再估算（Sample Size Re-estimation, SSR）”等机制，设计者可以更早地识别出无效或极具前景的治疗方案。这不仅节省了大量的财务和人力资源，更重要的是，它避免了将更多患者暴露于确定无效的治疗中，提升了试验的伦理标准。本书将详细分析如何通过严谨的统计控制来支持这些伦理决策。 第二部分：分阶段适应性设计的关键方法论 本部分是本书的技术核心，专注于构建和分析分阶段（Stage-Wise）决策流程的设计。这种结构将整个试验流程划分为一系列离散的阶段或步骤，每一步的决策都基于前一阶段累积的证据。 2.1 组序列分析（Group Sequential Methods） 组序列分析是分阶段设计中最成熟的方法之一。本书将全面介绍用于控制总体 $alpha$ 错误率的边界函数： O'Brien-Fleming 边界： 强调早期停止的严格性，适用于对早期“显著”结果持谨慎态度的场景。 Pocock 边界： 提供了更均匀的警告水平，适用于对各个分析点都有均衡关注的场景。 Alpha Spending Functions： 介绍如何“分配”总 $alpha$ 预算到不同的分析点，以及如何使用不同的函数（如 Lan-DeMets 方法）来灵活构建边界。 2.2 样本量再估算（SSR）的实施 SSR 是实现资源优化的关键技术，它允许研究人员在试验进行中，根据观测到的初步效应大小或变异性，动态地调整所需的总样本量。本书将区分和比较两种主要的 SSR 方法： 无条件再估算（Unconditional SSR）： 相对简单，但可能需要更复杂的统计校正来维护 $alpha$ 错误率。 条件再估算（Conditional SSR）： 依赖于对试验中期数据的条件预测，是当前应用最广泛的方法之一，但其统计推断的严谨性需要精密的数学工具来支持。本书将着重探讨如何构建无偏或低偏倚的估计量。 2.3 贝叶斯适应性框架 鉴于贝叶斯方法对先验信息的天然整合能力，贝叶斯适应性设计在处理复杂的、信息不完备的场景中显示出巨大潜力。我们将探讨如何利用后验概率（Posterior Probability）作为决策依据，例如计算确定组（Posterior Probability of Success, PPOS），并利用这些概率来指导样本量的调整或治疗分配的比例变化。这种方法在慢性病或罕见病研究中尤其适用，因为它可以更有效地利用有限的患者信息。 第三部分：适应性设计的应用与监管环境 本部分将理论和方法论应用于实际场景，并讨论了当前监管机构对这些先进设计的接受程度和指导方针。 3.1 适应性设计在多臂试验中的应用 在探索多个治疗方案或剂量方案时，适应性设计能够高效地引导资源流向最有希望的臂。我们将探讨“多人输（Multi-Arm Adaptive Designs）”，特别是如何利用贝叶斯最优转换（Bayesian Optimal Switching）策略来实时地将患者分配到当前看来疗效最佳的治疗组，从而实现试验的“智能”随机化。 3.2 监管机构的态度与指导原则 适应性设计在早期曾因其复杂性而受到监管机构的审慎对待。本书将分析主要的国际监管机构（如 FDA 和 EMA）发布的关于适应性设计和组序列分析的指南文件，解读其对“预先计划”（Pre-specification）的要求——即所有潜在的适应性修改必须在试验启动前明确定义和记录。成功的适应性设计必须在统计上清晰、在操作上可执行，并在监管审批中具备充分的理由支撑。 3.3 实施挑战与软件工具 最后，本书将讨论将复杂的适应性设计投入实际操作中会遇到的工程和统计挑战，包括数据管理系统的适应性、分析团队的培训需求，以及必要的统计软件和计算资源。通过案例研究，我们将展示如何成功地将理论模型转化为一个能够在临床环境中可靠运行的试验方案。 结论 本书的最终目标是赋能研究人员，使其不仅能够理解适应性设计的统计原理，还能自信地设计、执行和解释基于分阶段策略的复杂研究。在追求更高科学效率和更强伦理责任的今天，《Stage-Wise Adaptive Designs》无疑是理解和应用下一代临床试验和实验设计方法的必备参考。

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