臨床試験のためのアダプティブデザイン(統計ライブラリー) [全集叢書]

臨床試験のためのアダプティブデザイン(統計ライブラリー) の 商品概要

• 目次

  1　アダプティブデザインの概要
  　1.1　アダプティブデザインとは何か？
  　1.2　規制当局の考え
  　1.3　対象患者集団
  　1.4　統計的推測
  　1.5　実務上の課題
  　1.6　本書の目的と範囲
  
  2　試験実施計画書の改訂
  　2.1　はじめに
  　2.2　対象患者集団の変化
  　2.3　共変量調整解析
  　　2.3.1　連続型評価項目
  　　2.3.2　二値反応
  　2.4　感度指標の評価
  　　2.4.1　εが確率変数で，C が固定値の場合
  　　2.4.2　εが固定値で，C が確率変数の場合
  　2.5　サンプルサイズ調整
  　2.6　おわりに
  
  3　アダプティブランダム化
  　3.1　従来型のランダム化
  　3.2　治療アダプティブランダム化
  　3.3　共変量アダプティブランダム化
  　3.4　反応アダプティブランダム化
  　3.5　アダプティブランダム化の論点
  　3.6　おわりに
  
  4　アダプティブ仮説
  　4.1　仮説の変更
  　4.2　優越性から非劣性への変更
  　4.3　おわりに
  
  5　アダプティブ用量漸増試験
  　5.1　はじめに
  　5.2　がん第I相試験におけるCRM
  　5.3　頻度流・Bayes流ハイブリッドアダプティブデザイン
  　　5.3.1　シミュレーション
  　5.4　デザイン選択とサンプルサイズ
  　　5.4.1　デザイン選択の判定基準
  　　5.4.2　サンプルサイズの正当化
  　5.5　おわりに
  
  6　アダプティブ群逐次デザイン
  　6.1　逐次法
  　6.2　群逐次デザインの一般法
  　6.3　早期中止境界
  　6.4　アルファ消費関数
  　6.5　独立な p 値に基づく群逐次デザイン
  　6.6　中止境界の計算
  　6.7　群逐次試験のモニタリング
  　6.8　条件付き検出力
  　6.9　実際的な問題
  
  7　アダプティブシームレスデザインの統計的検定
  　7.1　シームレスデザインの効率性
  　7.2　ステップワイズ検定とアダプティブな方法
  　7.3　対比検定と未調整 p 値
  　7.4　シームレスデザインの比較
  　7.5　敗者脱落アダプティブデザイン
  　7.6　おわりに
  
  8　アダプティブサンプルサイズ調整　
  　8.1　盲検下のサンプルサイズ再設定
  　8.2　Cui-Hung-Wangの方法
  　8.3　Proschan-Hunsbergerの方法
  　8.4　Müller-Schäfer法
  　8.5　Bauer-Köhne法
  　8.6　独立な p 値に基づく方法の一般化
  　8.7　逆正規法
  　8.8　おわりに
  
  9　アダプティブ2段階デザイン
  　9.1　はじめに
  　9.2　実務上の課題
  　　9.2.1　柔軟性と効率性
  　　9.2.2　妥当性と完全性
  　　9.2.3　規制当局の見解と懸念
  　9.3　アダプティブ2段階デザインの種類
  　9.4　試験の目的とエンドポイントが同じシームレスデザインの解析
  　　9.4.1　早期有効中止
  　　9.4.2　早期有効または無効中止
  　　9.4.3　条件付き検出力
  　9.5　エンドポイントが異なるシームレスデザインの解析
  　　9.5.1　連続データ
  　　9.5.2　二値データ
  　　9.5.3　イベントまでの時間データ
  　　9.5.4　注意点
  　9.6　試験目的・エンドポイントが異なるシームレスデザインの解析
  　　9.6.1　非アダプティブ型
  　　9.6.2　アダプティブ型
  　　9.6.3　事例：C型肝炎ウィルスの臨床試験
  　9.7　おわりに
  
  10　アダプティブ治療切り替え
  　10.1　潜在イベント時間モデル
  　10.2　潜在ハザードを含む比例ハザードモデル
  　10.3　混合指数モデル
  　10.4　おわりに
  
  11　Bayes流アプローチ
  　11.1　Bayes流アプローチの基本概念
  　11.2　単群試験に対する多段階ステージデザイン
  　11.3　Bayes流の最適アダプティブデザイン
  　11.4　おわりに
  
  12　バイオマーカー・アダプティブデザイン
  　12.1　はじめに
  　12.2　バイオマーカーの種類と検証
  　　12.2.1　バイオマーカーの種類
  　　12.2.2　バイオマーカーの検証
  　　12.2.3　バイオマーカー，治療，真のエンドポイントの間の変換
  　　12.2.4　多重性と偽陽性
  　　12.2.5　留意点
  　12.3　分類バイオマーカーを用いたデザイン
  　　12.3.1　適切な対象集団の選別過程
  　　12.3.2　分類バイオマーカーに対する古典的デザイン
  　　12.3.3　分類バイオマーカーのアダプティブデザイン
  　　12.3.4　事例：バイオマーカー・アダプティブデザイン
  　12.4　予後バイオマーカーのアダプティブデザイン
  　　12.4.1　最適なデザイン
  　　12.4.2　生存時間をエンドポイントとした試験における予後バイオマーカー
  　12.5　効果予測バイオマーカーのアダプティブデザイン
  　12.6　おわりに
  　12.7　付録
  　　12.7.1　2段階デザインと古典的な1段階デザインに対するSASマクロ
  　　12.7.2　2群比較のバイオメーカー・アダプティブデザインに対するSASマクロ
  
  13　標的臨床試験
  　13.1　はじめに
  　13.2　潜在的影響と意義
  　13.3　治療効果の評価
  　　13.3.1　研究デザイン
  13.3.2　統計手法
  　　13.3.3　シミュレーション実験
  　13.4　他の試験デザインとモデル
  　　13.4.1　FDAの推奨する研究デザイン
  　　13.4.2　統計手法
  　13.5　おわりに
  
  14　サンプルサイズと検出力の推定
  　14.1　シミュレーションの設定
  　　14.1.1　シミュレーションの枠組み
  　　14.1.2　中止基準
  　14.2　p 値の和に基づく方法
  　14.3　p 値の積に基づく方法
  　14.4　逆正規法
  　14.5　サンプルサイズ再設定
  　14.6　おわりに
  
  15　規制上の視点――FDAのドラフトガイダンスの概説
  　15.1　はじめに
  　15.2　FDAのドラフトガイダンス
  　15.3　十分に理解・適用されてきたデザイン
  　　15.3.1　ベースラインデータに基づく組み入れ基準の変更
  　　15.3.2　割付を明らかにしないサンプルサイズの見直し
  　　15.3.3　有効性に関連しない評価項目に基づく計画変更
  　　15.3.4　無益性の群逐次デザイン
  　　15.3.5　治療の違いに独立な計画の変更
  　15.4　十分に理解・適用されていないデザイン
  　　15.4.1　十分に理解・適用されていないデザイン
  　　15.4.2　統計学的考察
  　15.5　アダプティブデザインの実施
  　　15.5.1　アダプティブデザインにおける試験実施計画書
  　　15.5.2　アダプティブ臨床試験の適切な文書
  　　15.5.3　FDAとの対話
  　　15.5.4　特別試験実施計画書審査
  　　15.5.5　実施と文書化
  　15.6　おわりに
  
  16　事例研究
  　16.1　考慮すべき基本的事項
  　16.2　アダプティブ群逐次デザイン
  　16.3　アダプティブ用量漸増デザイン
  　16.4　アダプティブ2段階第II/III相デザイン
  
  参考文献
  索引

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  平川 晃弘(ヒラカワ アキヒロ)
  １９８１年三重県に生まれる。２０１１年東京理科大学大学院工学研究科博士課程修了。現在、東京大学大学院医学系研究科特任准教授。博士（工学）
  
  五所 正彦(ゴショ マサヒコ)
  １９７６年東京都に生まれる。２０１１年東京理科大学大学院工学研究科博士課程修了。現在、筑波大学医学医療系教授。博士（工学）

• 出版社からのコメント

  臨床試験の途中で試験の妥当性を損なうことなく試験デザインを変更する手法の理論と適用。

• 内容紹介

  臨床試験の途中で試験の妥当性を損なうことなく試験デザインを変更する手法の理論と適用。〔内容〕計画の改訂／ランダム化／仮説／容量漸増試験／群逐次デザイン／統計的検定／サンプルサイズ調整／治療切替／Bayes流アプローチ／他

• 著者について

  平川 晃弘 (ヒラカワ アキヒロ)
  東京大学
  
  五所 正彦 (ゴショ マサヒコ)
  筑波大学

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