功能服务
减少临床开发成本并提高学习质量使用全球功能资源和灵活服务,并从研发支出中获取更多值
以下是一些亮点
视频中,我们讨论四种常见适应方法,帮助赞助者压缩时间和成本,减少病人接触,提高研发效率实验计划定义研究中关键里程碑-在所有病人被录用前-数据分析以确定方向转移是否正当
对这些分析里程碑的时序和条件必须非常具体,并包括支持适应的具体指标。
临床试验几乎总能说明样本大小或需录用病人数在大多数情况下,这些样本大小是根据估计可能产生有意义结果的最低病人数来确定的。
样本规模计算基础假设可能不准确使用样本尺寸重新估计,支持者可以在定义里程碑评估病人数据以确定是否需要调整试验尺寸举例说,试例可能预测招聘160名病人,但使用样本规模再评估,赞助者将分析前40名病人集合数据以确定是否需要更多病人实现期望结果
此类适应平均可减少计划的大量时间和费用并降低试爆风险 -- -- 但如果数据不支持适应,增聘病人将增加项目时间和费用
福利类
在这个自适应模型中,赞助者在一个预定义的里程碑上进行期中分析,评估试运行过程这可能发现奇异的正面处理效果 显示审判可以基于当前结果结束或显示缺乏治疗效果(或意外安全顾虑)意味着应停止试验,不再收治病人
福利类
在这个模型中,赞助者启动多臂测试 明知一个或多个会割除这对于想测试大点数或增量子群的公司来说是一个常用选择,以确定哪个组可能经历最积极结果
福利类
支持者认为治疗会对某些子群产生更积极的影响,可使用自适应设计调整中层人口校正理论(例如:人口富集)分析过渡里程碑数据后,赞助者可评估某些人群是否有更高处理效果,并调整剩余新兵的包容/排除标准
模型关键在于子群和数据驱动决策必须在研究计划中预先定义,并有强有力的理由维护科学完整性管理者不支持赞助者 展开狩猎探险 中途测试
福利类
每一种模型都可带来效益,但只有赞助者先向临床实验设计师提供额外时间和支持,以完成设计研发前端工作。这可能是个挑战,特别是当团队面临尽快完成规划的压力时,以便开始招聘工作
实验设计师可使用复杂建模工具加速进程,如IQVIA管道架构师.技术帮助识别适应能提供重要价值的案例,建模理想时间和病人假想,并提供详细证据向决策人说明适应设计相对于标准固定设计的好处
视图视图11分钟视频解释 某些常用自适应设计行动
/ 视频播放如何将自适应实验设计纳入临床实验计划11分钟课程提供四种基本自适应模型并提供教程使用这些模型构建和评价试验以下是一些亮点
视频中,我们讨论四种常见适应方法,帮助赞助者压缩时间和成本,减少病人接触,提高研发效率实验计划定义研究中关键里程碑-在所有病人被录用前-数据分析以确定方向转移是否正当
对这些分析里程碑的时序和条件必须非常具体,并包括支持适应的具体指标。
临床试验几乎总能说明样本大小或需录用病人数在大多数情况下,这些样本大小是根据估计可能产生有意义结果的最低病人数来确定的。
样本规模计算基础假设可能不准确使用样本尺寸重新估计,支持者可以在定义里程碑评估病人数据以确定是否需要调整试验尺寸举例说,试例可能预测招聘160名病人,但使用样本规模再评估,赞助者将分析前40名病人集合数据以确定是否需要更多病人实现期望结果
此类适应平均可减少计划的大量时间和费用并降低试爆风险 -- -- 但如果数据不支持适应,增聘病人将增加项目时间和费用
福利类
在这个自适应模型中,赞助者在一个预定义的里程碑上进行期中分析,评估试运行过程这可能发现奇异的正面处理效果 显示审判可以基于当前结果结束或显示缺乏治疗效果(或意外安全顾虑)意味着应停止试验,不再收治病人
福利类
在这个模型中,赞助者启动多臂测试 明知一个或多个会割除这对于想测试大点数或增量子群的公司来说是一个常用选择,以确定哪个组可能经历最积极结果
福利类
支持者认为治疗会对某些子群产生更积极的影响,可使用自适应设计调整中层人口校正理论(例如:人口富集)分析过渡里程碑数据后,赞助者可评估某些人群是否有更高处理效果,并调整剩余新兵的包容/排除标准
模型关键在于子群和数据驱动决策必须在研究计划中预先定义,并有强有力的理由维护科学完整性管理者不支持赞助者 展开狩猎探险 中途测试
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每一种模型都可带来效益,但只有赞助者先向临床实验设计师提供额外时间和支持,以完成设计研发前端工作。这可能是个挑战,特别是当团队面临尽快完成规划的压力时,以便开始招聘工作
实验设计师可使用复杂建模工具加速进程,如IQVIA管道架构师.技术帮助识别适应能提供重要价值的案例,建模理想时间和病人假想,并提供详细证据向决策人说明适应设计相对于标准固定设计的好处
视图视图11分钟视频解释 某些常用自适应设计行动
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适应性测试设计之吸引力不可否认灵活的临床研究模型使赞助者有能力转课中流-投臂、增加病人、关注子群并基于早期结果作其他修改
这些调整可降低成本并提高运营效率,同时增加提高研究成果的可能性赞助者多年来一直在追逐“值三维特卡”。
面向适应性实验设计方面的所有大噪声, 许多临床团队仍然在为如何实现而苦苦挣扎。
如果赞助者想利用自适应试设计的好处,他们需要在研究启动前将之建入临床试计划需要额外时间和努力前端,并配有适当的人才和强健建模工具,以确定哪些适应模型能满足需求
我们理解自适应设计复杂 需要知识引导流水线架构团队创建视频播放如何将自适应实验设计纳入临床实验计划11分钟课程提供四种基本自适应模型并提供教程使用这些模型构建和评价试验
以下是一些亮点
视频中,我们讨论四种常见适应方法,帮助赞助者压缩时间和成本,减少病人接触,提高研发效率实验计划定义研究中关键里程碑-在所有病人被录用前-数据分析以确定方向转移是否正当
对这些分析里程碑的时序和条件必须非常具体,并包括支持适应的具体指标。
临床试验几乎总能说明样本大小或需录用病人数在大多数情况下,这些样本大小是根据估计可能产生有意义结果的最低病人数来确定的。
样本规模计算基础假设可能不准确使用样本尺寸重新估计,支持者可以在定义里程碑评估病人数据以确定是否需要调整试验尺寸举例说,试例可能预测招聘160名病人,但使用样本规模再评估,赞助者将分析前40名病人集合数据以确定是否需要更多病人实现期望结果
此类适应平均可减少计划的大量时间和费用并降低试爆风险 -- -- 但如果数据不支持适应,增聘病人将增加项目时间和费用
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在这个自适应模型中,赞助者在一个预定义的里程碑上进行期中分析,评估试运行过程这可能发现奇异的正面处理效果 显示审判可以基于当前结果结束或显示缺乏治疗效果(或意外安全顾虑)意味着应停止试验,不再收治病人
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在这个模型中,赞助者启动多臂测试 明知一个或多个会割除这对于想测试大点数或增量子群的公司来说是一个常用选择,以确定哪个组可能经历最积极结果
福利类
支持者认为治疗会对某些子群产生更积极的影响,可使用自适应设计调整中层人口校正理论(例如:人口富集)分析过渡里程碑数据后,赞助者可评估某些人群是否有更高处理效果,并调整剩余新兵的包容/排除标准
模型关键在于子群和数据驱动决策必须在研究计划中预先定义,并有强有力的理由维护科学完整性管理者不支持赞助者 展开狩猎探险 中途测试
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每一种模型都可带来效益,但只有赞助者先向临床实验设计师提供额外时间和支持,以完成设计研发前端工作。这可能是个挑战,特别是当团队面临尽快完成规划的压力时,以便开始招聘工作
实验设计师可使用复杂建模工具加速进程,如IQVIA管道架构师.技术帮助识别适应能提供重要价值的案例,建模理想时间和病人假想,并提供详细证据向决策人说明适应设计相对于标准固定设计的好处
视图视图11分钟视频解释 某些常用自适应设计行动