在药物开发中的有效性临床调查中使用现实世界的数据
Peijin Wang1, Shein-Chung Chow1
1Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina, USA.
这项研究引入了一种混合适应性设计,将随机对照试验 (RCT) 和现实研究 (RWS) 结合起来,用于药物有效性评估. 这种方法整合了来自两个来源的数据,提供了强有力的证据,特别是对于瘤学和罕见疾病.
科学领域:
- 生物统计学 生物统计学
- 临床试验设计 临床试验设计
- 现实世界的证据.
背景情况:
- 越来越多地使用现实世界数据 (RWD) 进行药物有效性评估.
- 随机对照试验 (RCT) 仍然是药物评估的黄金标准.
- 需要将RWD与RCT整合在一起的方法,以产生可靠的证据.
研究的目的:
- 为药物有效性评估提出混合的两阶段适应性设计.
- 整合来自RCT和现实世界研究 (RWS) 的证据.
- 为了优化RCT和RWS组件的样本大小.
主要方法:
- 一个两阶段的自适应设计,包括第一阶段的非劣势测试 (RCT) 和第二阶段的有效性测试 (RWS).
- 使用复合概率方法来管理RWS群体的变化.
- 实施最佳样本大小确定程序.
主要成果:
- 在大多数场景中,拟议的设计控制了I型错误通货膨胀.
- 保持统计能力在所需水平以上.
- 在数值研究中表现出有效性.
结论:
- 混合RCT/RWS两阶段适应性设计为药物有效性评估提供了有价值的方法.
- 特别有利于瘤学和罕见疾病的药物开发.
- 提高现实世界的证据 (RWE) 的可信度和实用性.
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