BayesPPDSurv：使用幂先验与归一化幂先验进行生存数据贝叶斯样本量确定的 R 包
统计方法学
2024-04-09 v1 应用统计
摘要
BayesPPDSurv（Survival Data 的 Bayesian Power Prior Design）R 包支持使用结合历史数据的 power prior 和 normalized power prior 进行贝叶斯功效与第一类错误计算及模型拟合，用于分析 time-to-event 结局。该包实现了在每个 stratum 内具有分段恒定 hazard 的分层比例 hazard 回归模型。该包允许历史数据为 treatment effect 参数、回归模型中其他协变量的参数效应以及基线 hazard 参数提供信息。支持使用多个历史数据集。为高效计算 normalized power prior，开发了一种新算法。此外，该包支持使用任意 sampling prior 来计算贝叶斯功效和第一类错误率，并具有从历史数据中半自动生成 sampling prior 的内置功能。我们在一个黑色素瘤临床试验设计的综合案例研究中演示了 BayesPPDSurv 的使用。
引用
@article{arxiv.2404.05118,
title = {BayesPPDSurv: An R Package for Bayesian Sample Size Determination Using the Power and Normalized Power Prior for Time-To-Event Data},
author = {Yueqi Shen and Matthew A. Psioda and Joseph G. Ibrahim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.05118},
year = {2024}
}