多交叉设计生物利用度试验的等效性分析

生物利用度研究中,对双交叉设计试验,已有成熟的等效性分析的统计方法,包括双单侧t检验法、可信区间法等。近年来,新药生物利用度研究中不时遇到采用多交叉设计的情形。为了判定试验制剂与参比制剂之间的等效性,双交叉设计中使用的方法难以满足要求,需借助专用于多交叉设计的生物等效性统计分析方法。本文将介绍一种适合于多交叉设计生物等效性分析的可信区间方法,结合一个实例详细给出不进行对数转换和进行对数转换时的不同处理技术,并提供了用SAS分析的程序代码。

非劣效性/等效性试验中的统计学分析

随着医药事业的发展进步，许多疾病的治疗已有现成的有效药物，以阳性标准治疗而不是安慰剂作为对照的临床试验愈来愈多，导致了许多新药临床研究的目的发生转变，更多遇到的情形是要确认新药的临床疗效是否不差于或者相当于标准的有效药物，因而非劣效性／等效性试验在新药临床试验中占有较大的比例。为此，本文主要根据国际上实施非劣效性／等效性试验的原则和要求，对相应的一些统计学事项进行论述。结合有关的事例，作者较为系统地介绍了临床非劣效性／等效性界值的确定、统计学推断的假设检验和可信区间方法、样本含量及检验效能的计算等。就实际应用中的有关问题，作者还提出进一步的建议和讨论。相信这对于加强生物统计学在我国临床试验中的正确应用，推动我国临床试验与国际的接轨具有重要的现实意义。

非劣性/等效性试验的样本含量估计及把握度分析

目的 介绍以标准治疗为对照的非劣性 /等效性试验样本含量估计及把握度分析。方法 方法主要参考国际上近年有关非劣性 /等效性试验设计和分析的进展 ,对涉及到的统计事项和相关问题进行探讨和应用。结果 针对非劣性 /等效性试验的特定目的 ,详细阐明了样本含量估计各相关要素的意义及设定方法 ,给出了样本含量估计及把握度计算的通用公式 ,结合临床试验的实际案例对样本含量和把握度进行了应用分析。结论 随着我国药物临床试验与国际的接轨 ,应该按照非劣性 /等效性来设计试验的情形会有所增多 ,本文所介绍的方法将为实际工作提供有效的参考。

临床试验中评价处理效应的协变量调整问题

临床试验设计和分析中常常包括影响疾病结果的非处理因素 ,这些因素被统称为协变量。对处理效应的评价 ,若不合理考虑协变量的影响 ,常常会导致结论的偏倚乃至错误。因此 ,在临床试验中要审慎地对待这一问题 ,在评价处理效应时应该考虑用协变量对其进行适当的调整 ,以达到处理效应的正确评价。试验设计阶段的协变量调整称为“事先调整” ,常用的方法有分层法、动态分配最小化法等。试验分析阶段的协变量调整称为“事后调整”,常用的方法有分层检验法、回归模型法等。通过协变量调整 ,一方面阐明病人特征在处理组间的不均衡并没有影响到处理效应的正确评价 ,提高临床试验结果的可信度 ;另外 ,协变量调整方法的合理运用还可提高统计效能。本文对处理效应评价协变量调整涉及的概念、方法、步骤等进行介绍和探讨 ,尤其强调了应用中的一些统计学事项。