Estimands, estimateurs et analyse de sensibilité dans les essais cliniques

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Estimands, estimateurs et analyse de sensibilité dans les essais cliniques (Craig Mallinckrodt)

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Titre original :

Estimands, Estimators and Sensitivity Analysis in Clinical Trials

Contenu du livre :

Les concepts d'estimands, d'analyses (estimateurs) et de sensibilité sont interdépendants. C'est pourquoi il existe un grand besoin d'une approche intégrée de ces sujets. Ce livre est un guide pratique pour développer et mettre en œuvre des plans d'analyse statistique en expliquant les concepts fondamentaux dans un langage accessible, en fournissant des détails techniques, des exemples du monde réel et des codes SAS et R pour mettre en œuvre les analyses. La mise à jour de la directive ICH soulève de nouveaux défis analytiques et interfonctionnels pour les statisticiens. Des lacunes entre différentes communautés sont apparues, par exemple entre l'inférence causale et les spécialistes des essais cliniques, ainsi qu'entre les cliniciens, les statisticiens et les régulateurs lorsqu'il s'agit de communiquer les objectifs de la prise de décision, les hypothèses et les interprétations des données probantes.

Ce livre trace la voie à suivre pour combler certains de ces fossés. Il propose

Un langage commun et un cadre unificateur, ainsi que des détails techniques et des conseils pratiques pour aider les statisticiens à relever les défis.

Un traitement approfondi des événements intercurrents (EIC), c'est-à-dire des événements postérieurs à la randomisation qui faussent l'interprétation des résultats, et cinq stratégies pour les EIC dans l'ICH E9 (R1).

Des détails sur la manière dont les estimands, intégrés dans un processus d'élaboration d'étude fondé sur des principes, jettent les bases d'une spécification cohérente de la conception, de la conduite et de l'analyse de l'essai, nécessaire pour surmonter les problèmes posés par les CIE :

Une perspective sur le rôle du principe de l'intention de traiter.

Exemples et études de cas dans divers domaines.

Exemple de code en SAS et R.

Un lien avec l'inférence causale.

Implications et méthodes pour l'analyse des essais longitudinaux avec données manquantes.

Ensemble, les auteurs ont mis à la disposition des lecteurs leur vaste expertise en matière de conception et d'analyse d'essais cliniques, d'un point de vue industriel et académique.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781138592506
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Relié
Année de publication :2020
Nombre de pages :318

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)