Tutorials in Biostatistics, Statistical Methods in Clinical Studies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:D'Agostino, Ralph B. 编

出品人:

页数:466

译者:

出版时间:2004-12

价格:1120.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780470023655

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Statistics
• Clinical Trials
• Medical Statistics
• Statistical Methods
• Healthcare
• Research
• Data Analysis
• Epidemiology
• Public Health

深度解析：现代药物研发中的统计学前沿与实践 一本面向临床研究人员、生物统计学家、制药行业专业人士的权威指南，全面覆盖从基础理论到尖端应用的统计方法论。 在当代生物医学研究，尤其是药物开发和临床试验领域，严谨的统计学推理已成为确保科学有效性和决策可靠性的基石。本书旨在为读者提供一个结构清晰、内容深入的知识体系，超越传统教科书的范畴，聚焦于当前行业实践中最为关键和前沿的统计学工具和策略。我们摒弃了对基础概率论的冗长铺陈，直接切入到如何运用复杂统计模型来解决真实世界中的临床难题。 全书共分为五大部分，涵盖了从试验设计优化到复杂多中心研究数据分析的各个环节，确保读者能够系统地掌握从假设提出到结果解释的全过程。 --- 第一部分：临床试验设计的统计优化与前瞻性规划 (Statistical Optimization and Prospective Planning for Clinical Trials) 本部分深入探讨了如何通过精妙的统计设计来提高临床试验的效率和成功率。我们不仅仅讨论传统的随机对照试验（RCT）的样本量估算，更侧重于适应性设计（Adaptive Designs）的构建与实施。 关键章节聚焦： 1. 贝叶斯方法在早期试验中的应用： 详细介绍了如何利用贝叶斯后验概率指导剂量爬坡（Dose Escalation）和早期候选药物的选择。我们将展示如何整合先验知识（如体外数据或历史数据）来动态调整试验流程，尤其是在“一期半”或转化医学研究中。 2. 序列检验与组序设计（Group Sequential Designs）： 针对需要早期干预或及时停止的试验，我们详细剖析了O'Brien-Fleming、Pocock边界的数学基础、实际操作流程，以及如何在保持总体I类错误率恒定的前提下，实现多次中期分析。重点探讨了如何计算预设信息率（Pre-specified Information Fraction）下的统计效能。 3. 非劣效性与等效性试验的严格界定： 在药物比较研究日益增多的背景下，本章提供了对“非劣效性边界”（Margin $Delta$）选择的统计学哲学探讨，并详细阐述了如何处理不同患者群体和不同终点指标下的敏感性分析。 --- 第二部分：复杂终点与高维数据分析 (Analysis of Complex Endpoints and High-Dimensional Data) 现代药物疗效的评估不再局限于单一的二分类或连续变量。本部分着重于处理那些结构复杂、信息量丰富的临床数据。 关键章节聚焦： 1. 时间-事件数据的高级建模： 除了标准的Cox比例风险模型，我们投入大量篇幅讨论了加速失效时间（AFT）模型与倒U型风险函数模型的应用，特别是在肿瘤免疫治疗中，如何利用分层Cox模型处理具有“学徒效应”（Delayed Effect）的数据。同时，深入解析了联合模型（Joint Modeling），用于同时分析纵向生物标志物变化与生存事件。 2. 纵向重复测量的混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 详细讲解了线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM）在处理患者体内多次测量数据时的优势。着重讨论了如何正确指定协方差结构（如AR(1), Compound Symmetry），以及如何处理测量值缺失（Missing At Random, MAR）的情况，特别是与多重插补（Multiple Imputation, MI）技术的结合应用。 3. 生物标志物与交互作用分析： 探讨了如何在回归模型中纳入连续或分类的生物标志物作为预测因子和修饰因子。通过分层分析和交互项检验，揭示药物疗效在不同患者亚群中的异质性。 --- 第三部分：应对临床试验中的挑战性问题 (Addressing Challenging Issues in Clinical Trials) 真实世界的临床试验充满了不确定性和偏差源。本部分提供了应对这些挑战的稳健统计工具箱。 关键章节聚焦： 1. 处理非依从性与脱落（Non-Compliance and Dropout）： 详细分析了不同类型缺失数据（MCAR, MAR, MNAR）的统计后果。重点介绍意向性分析（Intention-to-Treat, ITT）的替代策略，如选择模型（Selection Models）和贝叶斯缺失值插补，以评估在不同假设下结果的稳健性。 2. 多中心试验的中心间异质性（Center Heterogeneity）： 针对跨越多个研究中心的全球性试验，阐述了如何使用随机效应模型来量化和调整由不同中心操作标准导致的变异性。我们还提供了评估中心效应对主要疗效结果影响的统计方法。 3. 罕见病与小样本试验的统计功效提升： 对于患者招募困难的罕见病研究，介绍了合成对照组（Synthetic Control Arms, SCA）的构建方法，以及如何利用历史对照数据（External Controls）来增强试验的统计学论证力度，同时严格控制引入的偏倚风险。 --- 第四部分：从数据到监管申报的统计学严谨性 (From Data to Regulatory Submission: Statistical Rigor) 本部分将理论分析与监管实践紧密结合，指导读者如何准备符合FDA/EMA标准的数据分析计划和报告。 关键章节聚焦： 1. 效应量（Effect Size）的度量与临床相关性（Clinical Relevance）： 不仅仅报告P值，更强调效应量（如Cohen's d, 优势比, NNH/NNT）的解释。探讨了如何通过最小可检测差异（MDD）的概念，将统计显著性转化为临床意义。 2. 安全性数据统计评估： 详述了不良事件（AE）和严重不良事件（SAE）的描述性统计方法，以及如何使用精确检验（Exact Tests）或广义线性模型来比较不同治疗组间发生率的差异，特别是对于低发生率事件的建模。 3. 预设分析计划（SAP）与事后分析（Post-Hoc Analysis）的区分： 强调了统计分析计划（SAP）在控制I类错误方面的核心作用，并指导读者如何规范化和报告偏离SAP的探索性分析，以避免“数据挖掘”的争议。 --- 第五部分：统计遗传学与个性化医疗的整合 (Integration of Statistical Genetics and Personalized Medicine) 展望未来，本部分探讨了统计学在理解个体化治疗反应中的前沿应用。 关键章节聚焦： 1. 基因-环境相互作用模型的构建： 使用包含交互项的回归框架，探索特定基因型对治疗效果修饰的定量分析方法。 2. 真实世界证据（RWE）的统计处理： 讨论了利用电子健康记录（EHR）和登记数据进行观察性研究时，如何运用倾向性评分（Propensity Score）匹配与加权技术来模拟随机化过程，从而降低选择偏倚。 本书结构严谨，案例丰富，每章均配有基于实际或模拟临床数据的深度分析示例，并辅以R/SAS代码片段（非直接提供完整代码，而是展示关键函数和模型设定思路），旨在为读者提供一个既有深度又有广度，能够直接应用于高风险决策环境的统计学方法论参考。

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