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临床两组药物等效的判断方法及其辨析 被引量:13

Determination of equivalence of two drugs in clinical trial
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摘要 临床两组药效比较 ,最严谨的方法是等效性检验。而用把握度进行例数估算 ,若出现P >0 .0 5 ,则难下结论 ,既不表示按估算的例数进行试验 ,就可做出两组药效基本相同的结论 ,也不能认为只要例数足够多 ,P >0 .0 5也能说明两组基本等效。一般t检验不宜作“两组药效基本相同” The best method is the bioequivalence test in order to determine whether two drugs give rise to the same or similar efficacy, and it should be the basis of procedures for estimating the sample size needed to detect an equivalence. The power of test can not conclude an equivalence at P> 0.05 even in a larger sample size.
出处 《中国临床药理学与治疗学》 CAS CSCD 2002年第6期559-561,共3页 Chinese Journal of Clinical Pharmacology and Therapeutics
关键词 临床试验 生物统计学 检验效能 等效性检验 双单侧t检验 概率 clinical trial biometry power bioequivalence test two one side t test probability
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献9

  • 11非劣效性/等效性界值 从临床上讲,一种新药的药效不比标准对照药差,到底临床上可接受的最大允许的范围是多少
  • 22.1检验假设的构建和检验用统计量无效假设(nullhypotheses)和备选假设(alternativehypotheses)分别用H0和Ha表示。以α作为总的检验水准。表1列举了几种不同情形下的检验假设和检验统计量计算的通用公式。
  • 32.2结论的推断
  • 42.2.1非劣效性试验由于只进行一次单侧检验(one_sidedtest),若P≤α,则H0被拒绝,可推论T非劣效于S;若P>α,则还不能下非劣效的结论。这里的α含义是,当T比S疗效差,其效应差值实际上超过δ时,错误地下T非劣效于S结论的概率。
  • 52.2.2等效性试验由于需要在两个方向上同时进行两次单侧检验(twoone_sidedtests),故亦需分别推断。若P1≤α/2和P2≤α/2同时成立(注意每次检验的水准只用总的检验水准α的一半),则两个无效假设均被拒绝,前者推论T不比S差,后者推论T不比S好,因此综合的推断是T和S具有等效性;若P1和P2中的任何一个大于α/2,则不可下等效的结论。这里的α含义是,当T与S的疗效差值实际超过δ(包括差-δ以下或好δ以上两种情况)时,错误地下T和S等效结论的概率。
  • 62.2.3优效性试验有两种不同的情形。一种是严格意义上的,从统计学的角度考虑的优效性,这时所用的假设为通常的零假设,为单侧检验。目前临床试验中一般用此概念。如果能拒绝无效假设,可下统计学意义上优效的结论。当然这种优效性较弱,有时可看作是边缘优效性。
  • 73.1非劣效性试验按单侧100(1-α)%可信度,计算出T-S可信区间的下限CL,若[CL,∞)完全在[-δ,∞)范围内,或者CL>-δ,可下非劣效性的结论。
  • 83.2等效性试验按双侧100(1-α)%可信度,计算出T-S可信区间的下限CL和上限CU,若[CL,CU]完全在[-δ,δ]范围内,或者-δ<CL<CU<δ,可下等效性的结论。
  • 93.3优效性试验按单侧100(1-α)%可信度,计算出T-S可信区间的下限CL。若[CL,∞)不包括0,或CL>0,可下统计学优效性的结论;若[CL,∞]完全超出(-∞,δ)范围,或者CL>δ,可下临床优效性的结论。

共引文献37

同被引文献57

引证文献13

二级引证文献84

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