Statistical Monitoring of Clinical Trials pdf epub mobi txt 電子書 下載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:

頁數:282

译者:

出版時間:2006-8

價格:$ 157.07

裝幀:HRD

isbn號碼:9780387300597

叢書系列:

圖書標籤:

• 臨床試驗
• 統計監測
• 臨床數據管理
• 試驗設計
• 統計學
• 藥物研發
• 生物統計
• 數據分析
• 質量控製
• 方案偏差

現代臨床試驗設計與統計推斷 本書導讀 在當代醫學研究和藥物開發領域，臨床試驗是評估新療法安全性和有效性的金標準。本書旨在為研究人員、生物統計學傢、臨床醫生以及監管機構專業人士提供一套全麵、深入且實用的指南，涵蓋瞭從試驗設計的初始構思到最終數據分析和報告的全過程。我們著重於闡述支撐現代臨床試驗的統計學原理、方法論選擇、實際操作挑戰以及最新的監管要求。 第一部分：臨床試驗的基石與設計哲學 第一章 臨床試驗的演進與倫理基礎 本章追溯瞭臨床試驗從早期經驗主義嚮現代循證醫學轉化的曆史脈絡，重點探討瞭赫爾辛基宣言、紐倫堡守則以及《良好臨床規範》（GCP）等關鍵倫理框架如何塑造瞭今天的試驗標準。我們將詳細分析知情同意過程的復雜性、患者權益保護的機製，以及如何平衡科學嚴謹性與受試者福祉。此外，本章還將討論在全球化背景下，跨文化和跨地域試驗設計所麵臨的獨特倫理挑戰。 第二章 試驗目標、終點指標與可操作性定義 成功的臨床試驗始於清晰、可量化且與臨床實踐高度相關的目標設定。本章細緻區分瞭主要終點（Primary Endpoints）和次要終點（Secondary Endpoints）的確定標準，並深入探討瞭有效性（Efficacy）和安全性（Safety）指標的選擇。我們將詳細分析各類終點指標的類型，包括二分類變量、連續變量、時間至事件數據（Time-to-Event）以及替代生物標誌物（Surrogate Endpoints）的使用及其驗證要求。特彆關注終點指標的臨床相關性（Clinical Relevance）和統計學敏感性（Statistical Sensitivity）。 第三章 隨機化原理與分配隱藏技術 隨機化是確保組間均衡、消除選擇偏倚的核心機製。本章係統地介紹瞭不同類型的隨機化方法，包括簡單隨機化、區組隨機化（Block Randomization）、分層隨機化（Stratified Randomization）以及適應性隨機化（Adaptive Randomization）策略。我們不僅闡述瞭這些方法背後的統計學原理，還探討瞭如何根據研究設計和中心因素選擇最閤適的隨機化方案，以及在多中心試驗中如何確保分配隱藏（Allocation Concealment）的有效執行。 第四章 樣本量估算與統計效能的保證 樣本量（Sample Size）的精確計算是試驗可行性和統計學效能的基石。本章提供瞭詳盡的樣本量計算指南，覆蓋瞭各種常見假設檢驗場景（如均值差異比較、比值比較、生存分析等）。我們將深入剖析I型錯誤（α錯誤）和II型錯誤（β錯誤）的控製，效能（Power）的設定意義，以及如何將預期的失訪率（Dropout Rate）和非依從性（Non-compliance）納入計算模型。同時，本章也討論瞭“適應性設計”中樣本量調整的統計學基礎。 第五章 臨床試驗設計類型學：從早期探索到確證性研究 本章係統性地梳理瞭主流的臨床試驗設計範式，並剖析瞭每種設計的優缺點及其適用場景： I 期研究： 首次人體劑量遞增研究、劑量爬坡設計（Dose Escalation Designs）及藥物藥代動力學/藥效學（PK/PD）的整閤。 II 期研究： 概念驗證（Proof-of-Concept）的關鍵步驟，包括單臂、隨機對照設計及更復雜的貝葉斯優化設計。 III 期確證性試驗： 優效性（Superiority）、非劣效性（Non-Inferiority）和等效性（Equivalence）試驗的統計學框架和實際操作。 特殊設計： 交叉試驗（Crossover Trials）、因子設計（Factorial Designs）以及序貫試驗（Sequential Designs）的應用邊界。 第二部分：數據收集、質量控製與分析方法 第六章 數據的完整性與質量保證：源數據到數據庫 高質量的臨床數據是有效分析的前提。本章聚焦於數據管理流程，包括數據采集工具的選擇（如eCRF係統）、數據編碼標準（如MedDRA, WHODrug）、數據清洗和鎖定程序。我們將詳述數據核查（Data Verification）的層級，異常值（Outlier）的處理原則，以及如何構建一個可審計、符閤監管要求的臨床數據庫。 第七章 偏倚的識彆、量化與控製策略 偏倚是臨床試驗結果可信度的主要威脅。本章對主要偏倚來源進行瞭深入分析，包括選擇偏倚、信息偏倚（Measurement Bias）和混雜偏倚（Confounding）。我們將詳細闡述掩蔽（Blinding/Masking）技術的實施細節，特彆是雙盲設計在不同研究環境下的挑戰。對於已發生偏倚的情況，本章將討論事後調整方法，例如傾嚮性評分（Propensity Score）的應用。 第八章 核心統計分析方法學：連續性與分類數據 本章提供瞭針對核心終點指標的統計分析技術詳解。對於連續性數據，著重講解t檢驗、方差分析（ANOVA）及其非參數對等方法。對於分類數據，則深入探討瞭卡方檢驗、Fisher精確檢驗和邏輯迴歸（Logistic Regression）。重點在於假設檢驗的構建、P值的解釋，以及如何正確報告效應量（Effect Size）和置信區間（Confidence Intervals）。 第九章 生存分析的深化：Kaplan-Meier與Cox迴歸 處理時間至事件數據（如死亡、復發）時，生存分析至關重要。本章詳細介紹瞭Kaplan-Meier麯綫的繪製與解釋，以及對數秩檢驗（Log-Rank Test）的應用。隨後，我們係統地闡述瞭Cox比例風險模型（Proportional Hazards Model）的構建、協變量的納入、模型假設（如比例風險假設）的檢驗及其違反時的處理策略。 第十章 替代分析集：意嚮性分析與完整案例分析的權衡 臨床試驗結果的解釋高度依賴於分析集的選擇。本章圍繞“意嚮性分析”（Intention-to-Treat, ITT）和“完整案例分析”（Per-Protocol, PP）展開深入討論。我們將分析每種方法背後的統計假設，以及它們如何影響試驗結論的穩健性。此外，本章還探討瞭處理缺失數據（Missing Data）的高級技術，如多重插補法（Multiple Imputation），以確保結果的可靠性。 第三部分：特定研究場景與前沿方法 第十一章 非劣效性、等效性試驗的統計學精要 在許多情況下，證明新療法與標準療法效果相當（非劣效性或等效性）比證明更優更為重要。本章專門闡述瞭非劣效性試驗的統計學框架，包括“邊界”（Margin）的確定原則、活性對照（Active Control）的選擇，以及如何基於試驗設計推導齣有效的結論。 第十二章 適應性設計在臨床試驗中的應用 適應性設計允許研究者在試驗進行中根據預先設定的規則調整試驗方案，以提高效率或及時終止無效試驗。本章涵蓋瞭多種適應性策略，如早期終止規則（Stopping Rules）、樣本量重新估算、以及用於藥物開發階段的平颱試驗（Platform Trials）和傘式試驗（Umbrella Trials）的統計模型。 第十三章 多中心試驗的協調與亞組分析 多中心試驗是獲取廣泛代錶性數據的常見方式，但中心間異質性（Center Heterogeneity）是一個重大挑戰。本章討論瞭如何通過隨機效應模型（Random Effects Models）來建模和控製中心效應。同時，對亞組分析（Subgroup Analysis）的局限性進行瞭批判性評估，強調預先計劃（Pre-specification）和多重比較校正的重要性。 第十四章 臨床試驗的統計報告與監管提交 最後，本章指導讀者如何撰寫符閤國際標準（如ICH E9/E3）的統計分析計劃（SAP）和臨床試驗報告（CSR）。重點在於清晰、透明地報告所有關鍵結果，包括主要和次要終點的統計學發現、敏感性分析的結果，以及對任何偏離方案行為的處理說明，確保數據解釋的無歧義性。 --- 本書特色： 強調臨床轉化： 理論與臨床實踐緊密結閤，避免純粹的數學推導，注重方法的實際操作意義。 全麵覆蓋： 從倫理設計到高級數據處理，構成一個完整的知識體係。 方法論的深度解析： 對非劣效性、適應性設計等復雜方法的統計基礎給予深入淺齣的闡釋。 麵嚮實踐： 包含瞭大量的案例討論和在真實世界中可能遇到的統計挑戰及應對策略。

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