考虑患者退出的临床试验患者招募建模与预测
统计方法学
2022-02-15 v1 其他统计学
摘要
本文关注考虑患者退出的临床试验中患者招募的统计建模与预测。招募模型基于 Anisimov 和 Fedorov (2007) 提出的 Poisson-gamma 模型，其中患者按照泊松过程到达不同中心，其速率视为伽马分布的随机变量。每位患者可在某筛选期内退出研究。管理退出过程极为重要，但与退出相关的数据很少被正确收集。本文提出了几种退出模型。我们开发了用于估计参数、预测随时间招募的患者数量以及招募时间的技术。仿真结果证实了该技术的适用性，从而表明在临床试验招募预测阶段考虑患者退出的必要性。
引用
@article{arxiv.2202.06779,
title = {Modelling and forecasting patient recruitment in clinical trials with patients' dropout},
author = {Vladimir Anisimov and Guillaume Mijoule and Armando Turchetta and Nicolas Savy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.06779},
year = {2022}
}
备注
17 pages, 4 figures