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J-GLOBAL ID：201802251827704789   整理番号：18A0143367

Fisherの正確検定の拡張としての2項確率のためのBayes非劣性試験【Powered by NICT】

Bayesian noninferiority test for 2 binomial probabilities as the extension of Fisher exact test

著者 (6件)： Doi Masaaki (Clinical Data Science and Quality Management Department, Toray Industries, Inc., Tokyo, Japan) ,  Doi Masaaki (Graduate School of Science and Engineering, Chuo University, Tokyo, Japan) ,  Takahashi Fumihiro (Biostatatistics, Data Science Department, Ikuyaku Integrated Value Development Division, Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation, Tokyo, Japan) ,  Takahashi Fumihiro (Department of Biostatistics, Graduate School of Medicine, Yokohama City University, Yokohama, Japan) ,  Kawasaki Yohei (Department of Pharmacoepidemiology, Graduate School of Medicine and Public Health, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Kawasaki Yohei (Clinical Research Center, Chiba University Hospital, Chiba, Japan)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 30  ページ： 4789-4803  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非劣性試験は最近,医薬品や医療用具の臨床試験のための重要性を増している。これらの試験では,ほとんどの統計的方法は,頻度論的観点から使用されてきた,歴史的データはΔ>0非劣性マージンの仕様に対してのみ使用されてきた。とは対照的に,Bayes法,最近研究されているのは,歴史的データを用いて事前分布を指定することができる有利とは歴史的試験から借用情報による頻度論的方法よりも意思決定はより効率的な可能にするために期待される。応答確率π_1,π_2の非劣性試験の場合には,Bayes法はH_1:π_1>π_2Δ真の事後確率を評価した。このような事後確率を数値計算するために,複雑なAppell超幾何関数または近似法を用いた。さらに,ベイズ的アプローチと頻度論的アプローチの間の理論的関係は不明である。本研究では,いくつかの温和な条件下での非劣性の事後確率の正確な表現を与え,条件付きパワー事前分布を用いて歴史的データを柔軟にできるBayes非劣性試験フレームワークを提案した。さらに,Bayes事後確率とフィッシャーの直接確率検定のP値を示した。この関係から,提案手法では,フィッシャーの直接確率検定のBayes非劣拡張として解釈することができ,同じ枠組みの優位性および非劣性を扱うことができる。著者らの方法は,動作特性,実際のHIV臨床試験データへの応用,及び歴史的データを用いたサンプルサイズ計算を評価するためのモンテカルロシミュレーションにより説明した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 医療機器 ,  意思決定 ,  *劣性 ,  超幾何関数 ,  臨床試験 ,  近似法 ,  統計的方法 ,  HIV【ウイルス】 ,  事後確率 ,  数値計算
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  ベイズ的アプローチ ,  事前分布 ,  Bayes法 ,  *非劣性試験 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes非劣性試験 ,  二項確率 ,  条件付き検出力前 ,  Fisher厳密試験 ,  歴史的データ ,  事後確率

分類 (3件)： 医療制度  (GB04020H) ,  統計学  (AB08000H) ,  研究開発  (GA01030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 検定 ,  拡張 ,  確率 ,  非劣性試験