【摘 要】
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目的介绍国外新出现的贝叶斯最优区间(Bayesian optimal interval,BOIN)设计的原理、方法、统计特性及应用优势,为提升我国Ⅰ期临床试验统计学设计水平提供新方法。方法BOIN
【机 构】
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南京医科大学第一附属医院临床研究院,南京医科大学第一附属医院药学部,南京医科大学第一附属医院国家药物临床试验机构办公室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(8160120488)
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目的介绍国外新出现的贝叶斯最优区间(Bayesian optimal interval,BOIN)设计的原理、方法、统计特性及应用优势,为提升我国Ⅰ期临床试验统计学设计水平提供新方法。方法BOIN方法在贝叶斯框架下,以决策错误率最小为目标确定剂量增减、维持的决策界值。该方法具有长期记忆一致性以及大样本下收敛于目标毒性对应剂量的性质。结果BOIN方法由于决策界值可以在试验前确定,与目前基于模型的方法相比在应用便捷性上有较大优势,该方法提供多种评价指标,示例显示该方法具有较好的安全性与有效性。结论BOIN方法
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