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学习记录-成组序贯设计
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    8. GSD-条件把握度的计算

    随机缩减（Stochastic Curtailment）： 指在当前累积数据的基础上，预测试验的最终结果有较大的可能性有效或无效，因此可以提前...

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    6. GSD-例子

    一个三期、双盲、安慰剂对照的多中心临床试验，计划进行一次期中分析+一次最终分析。采用近似OBF的Lan Demets alpha消耗函数，双...

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    5. GSD-软件实现

    - SAS SAS中给出的成组序贯设计的流程图。通过proc seqdesign实现序贯设计，通过proc seqtest组合界值和统计量判断是...

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  • 4. GSD-补充信息

    最大信息量（Maximum information,MI）研究结束时的获得的最大信息量，跟样本量成正比。SAS里Proc Seqdesign设计...

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  • 3. GSD-各阶段样本量不等的情况（alpha spending function）

    前面提到的方法需要在各阶段样本量相等的情况下进行，并且期中分析的次数是固定的。虽然文献里提到等样本量的设计在样本量轻微不等的情况下也可以使用，...

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    2. 各阶段样本量相等的情况（Pocock&OBF)

    各阶段等样本量的情况下，前面提到的各阶段统计量及协方差 为各个阶段的统计量， 为对应的样本量， 为累计至阶段k时的统计量。 可以简化为 ...

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    1. 成组序贯设计（Group Sequential Design）

    临床试验中，提前因无效中止试验可以一定程度上降低受试者暴露于无效治疗中（特别是肿瘤试验），有效中止则可以加快试验进程，加速药物研发上市。提前终...

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