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J-GLOBAL ID：201802245359032818   整理番号：18A1448735

指数分布に基づく生存資料ブラインド状態でのサンプル量再推定手法【JST・京大機械翻訳】

Blinded Sample Size Re-estimation with Survival Data Based on Exponential Distributions

著者 (9件)： Zhu Dian (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032) ,  Wang Ling (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032) ,  Li Chanjuan (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032) ,  Jiang Zhiwei (默沙東研発(中国)有限公司) ,  Zhang Wei (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032) ,  Wang Zhidong (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032) ,  Wu Kejian (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032) ,  Li Chen (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032) ,  Xia Jielai (第四軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室 710032)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 35  号： 2  ページ： 162-167  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:生存分析サンプル量再推定の適応性設計臨床試験に対して、本文は指数分布に基づき、ブラインド状態で生存資料のサンプル量再推定方法を提出した。【方法】モンテカルロシミュレーションを用いて,4つの期間における分析時間ポイントを,M10±0.5M10の初期推定値M10として,初期のパラメータの初期の推定量によって,4つの期間において解析した。指数分布の確率数の期間での解析の後,この探索範囲における切断生存データの補間を行い,そして,試験パラメータの再推定値(M)1を,埋め込んだデータの最尤推定によって,得た。(M)1を探索範囲外に落とすと,探索範囲を(M)1に含み,探索範囲に再探索し,そのときの(M)1を試験パラメータの再推定値とする.このパラメータに基づき、サンプル量を再推定し、4つの期間における分析ポイントのサンプル量再推定結果を比較し、1つの最適な期間における分析時間ポイントを確定した。結果:期間を通じて分析調整後のサンプル量は真の値に近く、且つ、分析時間ポイントは後方へ移動し、サンプル量の推定結果が真の値に近いほど、変異が小さい。結論:入組が終了し、1/4の最短のフォローアップ時間を完成する時に、一回の期間の分析でサンプル量の再推定を行い、推定の結果によってサンプル量を増やすかどうかを考える。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変異 ,  最尤法 ,  適応性 ,  *指数分布 ,  臨床試験 ,  推定量
準シソーラス用語： フォローアップ ,  分析時間 ,  モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Sample size re-estimation ,  Sample size ,  Survival analysis ,  Interim analysis

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  医学一般  (GA01010Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 指数分布 ,  生存 ,  資料 ,  ブラインド ,  サンプル量 ,  推定 ,  手法