Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > stat > arXiv:2507.10269v1

帮助 | 高级搜索

统计学 > 应用

arXiv:2507.10269v1 (stat)
[提交于 2025年7月14日 ]

标题: 使用贝叶斯方法在罕见疾病中试点可行性试验的效率

标题: The efficiencies of pilot feasibility trials in rare diseases using Bayesian methods

Authors:Lara Maleyeff, Valérie Leclair, Shirin Golchi, Marie Hudson
摘要: 试点可行性研究在罕见疾病临床试验的开发中起着关键作用,其中小样本量和缓慢的招募往往威胁试验的可行性。 虽然这类研究通常用于评估操作参数,但它们也提供了一个宝贵的机会,以指导后续确定性试验的设计和分析,特别是通过使用贝叶斯方法。 在本文中,我们展示了如何通过使用稳健的元分析预测先验信息,将来自单一、符合方案的试点研究的数据纳入确定性试验中。 我们关注二分类疗效结果的情况,这是由静脉注射免疫球蛋白在自身免疫性炎症肌病中的可行性试验所引发的。 通过模拟研究,我们评估了由试点数据指导的试验的操作特性,包括样本量、预期试验持续时间和达到招募目标的概率。 我们的研究结果突显了通过稳健贝叶斯先验信息利用试点数据的操作和伦理优势,并为其在罕见疾病环境中的应用提供了实用指导。
摘要: Pilot feasibility studies play a pivotal role in the development of clinical trials for rare diseases, where small populations and slow recruitment often threaten trial viability. While such studies are commonly used to assess operational parameters, they also offer a valuable opportunity to inform the design and analysis of subsequent definitive trials-particularly through the use of Bayesian methods. In this paper, we demonstrate how data from a single, protocol-aligned pilot study can be incorporated into a definitive trial using robust meta-analytic-predictive priors. We focus on the case of a binary efficacy outcome, motivated by a feasibility trial of intravenous immunoglobulin tapering in autoimmune inflammatory myopathies. Through simulation studies, we evaluate the operating characteristics of trials informed by pilot data, including sample size, expected trial duration, and the probability of meeting recruitment targets. Our findings highlight the operational and ethical advantages of leveraging pilot data via robust Bayesian priors, and offer practical guidance for their application in rare disease settings.
评论: 4张图
主题: 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:2507.10269 [stat.AP]
  (或者 arXiv:2507.10269v1 [stat.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.10269
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Lara Maleyeff [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 14 日 13:39:34 UTC (1,018 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
stat.AP
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
stat

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号