ベイズ流臨床試験デザイン

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ベイズ流臨床試験デザイン

  • 著者名:手良向聡【著】
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  • ISBN:9784254123135

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内容説明

ベイズ統計学を臨床試験および医療技術評価のデザインと解析にいかすために〔内容〕試験デザインの基本的事項/ランダム化/ベイズ流標本サイズ設定/ベイズ流適応的デザイン/外部データの借用/マスタープロトコル/ベイズ流決定理論に基づくデザイン/シミュレーションによる頻度流動作特性の評価/ソフトウェア

目次

第 I 部基本的概念
 1.確率と統計学
  1. 1 確 率 と は
  1. 2 統計学とは
  1. 3 確 率 変 数
  1. 4 確 率 分 布
  1. 5 尤度
  1. 6 文 献 案 内
 2.ベイズ流接近法
  2. 1 ベイズの定理
  2. 2 ベイズ主義と確率の意味論
  2. 3 ベイズの定理の応用
  2. 4 ベイズ流の推論
  2. 5 共 役 解 析
   2. 5. 1 ベータ事前分布と 2 項尤度の例
   2. 5. 2 正規事前分布と正規尤度の例
   2. 5. 3 具体的事例
  2. 6 交換可能性
  2. 7 ベイズ流仮説検定
   2. 7. 1 事後確率に基づく方法
   2. 7. 2 ベイズ因数に基づく方法
  2. 8 マルコフ連鎖モンテカルロ法
  2. 9 ベイズ流統計学の歴史とベイズ流の学派
  2. 10 尤 度 原 理
  2. 11 ベイズ流臨床試験に関する指針など
  2. 12 文 献 案 内
第 II 部臨床試験デザイン概論
 3.臨床試験デザイン
  3. 1 臨床試験実施計画書
  3. 2 解析対象集団
  3. 3 評価項目に関連する事項
   3. 3. 1 評 価 項 目
   3. 3. 2 エスティマンド
  3. 4 統計的仮説
  3. 5 標本サイズ設定
  3. 6 適応的デザイン
   3. 6. 1 中 間 解 析
   3. 6. 2 標本サイズ再推定
   3. 6. 3 適応的デザインのための原則
  3. 7 文 献 案 内
 4.ランダム化
  4. 1 関連と因果
  4. 2 ランダム化対照試験の歴史とランダム化の意義
  4. 3 ランダム化の方法
   4. 3. 1 準ランダム化
   4. 3. 2 均等ランダム化と不均等ランダム化
   4. 3. 3 固定的ランダム化
   4. 3. 4 適応的ランダム化
   4. 3. 5 クラスターランダム化
  4. 4 ランダム化に関連するバイアス
   4. 4. 1 選択バイアスと確認バイアス
   4. 4. 2 偶然バイアスと経時的バイアス
   4. 4. 3 試験実施計画からの逸脱により生じるバイアス
  4. 5 ランダム化の倫理
  4. 6 推論の基礎としてのランダム化
   4. 6. 1 母集団モデル
   4. 6. 2 ランダム化モデル
   4. 6. 3 ランダム化検定と再ランダム化検定
  4. 7 ベイズ流の立場からみたランダム化の役割
  4. 8 反応適応的ランダム化の方法と課題
   4. 8. 1 RAR 手法の性能評価基準
   4. 8. 2 RAR 手 法
   4. 8. 3 RAR の事例と議論
   4. 8. 4 RAR に対する議論
   4. 8. 5 要約
  4. 9 文 献 案 内
第 III 部臨床試験におけるベイズ流接近法
 5.ベイズ流標本サイズ設定
  5. 1 決定理論と推論上の性能
  5. 2 標本サイズ設定の方法
   5. 2. 1 2 つの事前分布:解析事前分布とデザイン事前分布
   5. 2. 2 標本サイズ設定の規準
  5. 3 標本サイズ設定の方法:2 値評価項目・単群試験
  5. 4 標本サイズ設定の方法:診断確度研究
  5. 5 ランダム化対照試験への拡張
  5. 6 シミュレーションによる標本サイズ設定
  5. 7 事前分布の決め方
   5. 7. 1 解析事前分布
   5. 7. 2 デザイン事前分布
  5. 8 ハイブリッドベイズ流-頻度流の方法と検出力関数
  5. 9 多重性に対する考慮
  5. 10 まとめ
  5. 11 文 献 案 内
 6.ベイズ流適応的デザイン
  6. 1 事後確率に基づく中間解析
  6. 2 予測確率に基づく中間解析
  6. 3 予測確率に基づく標本サイズ再推定
  6. 4 文 献 案 内
 7.マスタープロトコル試験
  7. 1 バスケット試験
   7. 1. 1 ベイズ流階層モデルを用いる試験デザイン
   7. 1. 2 その他のベイズ流試験デザイン
  7. 2 文 献 案 内
 8.外部情報の借用
  8. 1 借用の方法
  8. 2 べき乗事前分布:単一の外部データの利用
   8. 2. 1 条件付きべき乗事前分布
   8. 2. 2 改変べき乗事前分布
  8. 3 べき乗事前分布:複数の外部データの利用
  8. 4 メタアナリシス的予測事前分布
  8. 5 その他の方法
  8. 6 文 献 案 内
 9.メタアナリシス
  9. 1 伝統的な統計モデル
  9. 2 ベイズ流統計モデル
   9. 2. 1 ペアワイズ・メタアナリシス
   9. 2. 2 ネットワーク・メタアナリシス
  9. 3 文 献 案 内
 10.ベイズ流決定理論に基づく試験デザイン
  10. 1 意思決定の合理性
  10. 2 事例および実践上の課題
  10. 3 文 献 案 内
索 引

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