#1
|
|||
|
|||
Помогите составить модель
Есть данные о клинических испытаниях препарата. Из них нужно выделить ту часть, на основе которой будет проведен статистический анализ эффективности и построить регрессионную модель.
имеются препарат А и препараты сравнения В и С было проведено открытое рандомизированное сравнительное исследование препаратов А и В или С. 1. Подскажите, пожалуйста, что из следующих данных стоит использовать для статистических исследований. - Финальный статус, по окончании терапии (умер, прогрессия болезни, побочные эффекты, отказался закончить, другое) - это, вероятно, будет использовано как результат у для регрессионной модели. - результаты лабораторных тестов крови некоторых! пациентов - данные о сроках приема сопутствующих препаратов - рост, вес, возраст, раса, пол пациентов - температура, давление, вес в дни осмотров - хронические болезни, имеющиеся у пациентов - сведения о сроках терапии, вводимом препарата, дозе препарата - побочные действия и сроки их длительности. 2.Какую регрессионную модель лучше использовать при таком выборе факторов. Заранее спасибо. |
#2
|
|||
|
|||
Заранее прошу прощения за вопрос, но все же какое руководство по планированию и анализу результатов клинических испытаний Вы уже изучили?
Дело в том, что Ваш вопрос не может получить ответа в том виде, в котором Вы его задали. Нужно знать - хотя бы - какова нулевая гипотеза и какова основная конечная точка, чтобы продолжать обсуждение. |
#3
|
|||
|
|||
Цитата:
прикладная математика. Вы статистик или исследователь? В любом случае, в данном исследовании вы должны использовать несколько статистических методов, выбор которых зависит от типа зависимой переменной (исход) и от целей (например, анализ эффекта взаимодействия, влияния искажающего фактора и т.д.). И конечно же, начинайте читать литературу по биостатистике, в противном случае все рекомендации для вас по выбору статистического метода бессмыслены. [Изображения доступны только зарегистрированным пользователям] |
#4
|
|||
|
|||
Нужно провести статистическое исследование данных, полученных в результате 3-ей фазы клинических испытаний. Проводилось открытое рандомизированное сравнительно исследование эффективности препарата А с препаратом В(или С).
Чем больше будет получено различных оценок, тем лучше. Это может быть и анализ выживаемости. И в этом случае, при использовании модели Кокса, опять же, нужно решить, какие показатели учитывать(результаты анализов, побочные действия). Так же на основании значимой части полученных данных(а вот каких, я в сомнении) нужно построить модель и проверить гипотезу о том, что данные из одного распределения, чтобы показать, что различия не являются статистически значимыми. Поскольку я нигде не могу найти в открытом доступе информацию о том, какие же факторы значимо влияют на исход терапии, то обращаюсь к Вам за помощью! П.С.Данное исследование мной проводится с целью защиты бакалаврской, в которой я должна отобразить широту своих знаний в области мат.статистики. |
#5
|
|||
|
|||
Цитата:
В исследованиях 3 фазы всегда есть основная конечная точка - какая в Вашем исследовании? Каков дизайн исследования? На основании каких данных рассчитывался объем выборки? Цитата:
Цитата:
ЗЫ: Вы так и не ответили на вопрос какое руководство по планированию и анализу результатов клинических испытаний Вы уже изучили? |
#6
|
|||
|
|||
С факторами я уже определилась.
Решила провести анализ выживаемости с помощью модели пропорциональных рисков Кокса. Прочитала, что ho(t) - базовая интенсивность не оценивается. Нигде в литературе не смогла найти как же определяется модель, если мы не знаем ho(t). Подскажите, пожалуйста, как же все-таки использовать модель Кокса! |
#7
|
|||
|
|||
Будьте добры ответить на вопросы, заданные Вам ранее.
|
#8
|
|||
|
|||
Цитата:
так как отношение рисков сравнивает пациентов подвергшихся и не подвергшихся воздействию изучаемого фактора. HR(t)= ho(t)*exp(β1)/ho(t) = exp(β1) Данная регрессия обычно используется для контроля эффекта конфаудинга и для оценки эффекта более, чем одной exposure variables. 2. ho(t) is a hazard in the unexposed group at time t. Т.е. если вы не знаете, что же ho(t) в вашем анализе, то что же вы, тогда сравниваете?? Да, кстати не забыли провести intention-to-treat analysis... |