BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE

BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信,点击右上角”+“,
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者:
出版社: Wiley&Sons
2011-05
ISBN: 9780470660959
定价: 804.50
装帧: 精装
页数: 330页
正文语种: 英语
  • It is quite common in a randomized clinical trial (RCT) to encounter patients who do not comply with their assigned treatment. Since noncompliance often occurs non-randomly, the commonly-used approaches, including both the as-treated (AT) and as-protocol (AP) analysis, and the intent-to-treat (ITT) (or as-randomized) analysis, are all well known to possibly produce a biased inference of the treatment efficacy.  This book provides a systematic and organized approach to analyzing data for RCTs with noncompliance under the most frequently-encountered situations. These include parallel sampling, stratified sampling, cluster sampling, parallel sampling with subsequent missing outcomes, and a series of dependent Bernoulli sampling for repeated measurements. The author provides a comprehensive approach by using contingency tables to illustrate the latent probability structure of observed data. Using real-life examples, computer-simulated data and exercises in each chapter, the book illustrates the underlying theory in an accessible, and easy to understand way.  Key features:  Consort-flow diagrams and numerical examples are used to illustrate the bias of commonly used approaches, such as, AT analysis, AP analysis and ITT analysis for a RCT with noncompliance. Real-life examples are used throughout the book to explain the practical usefulness of test procedures and estimators. Each chapter is self-contained, allowing the book to be used as a reference source. Includes SAS programs which can be easily modified in calculating the required sample size.   Biostatisticians, clinicians, researchers and data analysts working in pharmaceutical industries will benefit from this book. This text can also be used as supplemental material for a course focusing on clinical statistics or experimental trials in epidemiology, psychology and sociology.
  • 内容简介:
    It is quite common in a randomized clinical trial (RCT) to encounter patients who do not comply with their assigned treatment. Since noncompliance often occurs non-randomly, the commonly-used approaches, including both the as-treated (AT) and as-protocol (AP) analysis, and the intent-to-treat (ITT) (or as-randomized) analysis, are all well known to possibly produce a biased inference of the treatment efficacy.  This book provides a systematic and organized approach to analyzing data for RCTs with noncompliance under the most frequently-encountered situations. These include parallel sampling, stratified sampling, cluster sampling, parallel sampling with subsequent missing outcomes, and a series of dependent Bernoulli sampling for repeated measurements. The author provides a comprehensive approach by using contingency tables to illustrate the latent probability structure of observed data. Using real-life examples, computer-simulated data and exercises in each chapter, the book illustrates the underlying theory in an accessible, and easy to understand way.  Key features:  Consort-flow diagrams and numerical examples are used to illustrate the bias of commonly used approaches, such as, AT analysis, AP analysis and ITT analysis for a RCT with noncompliance. Real-life examples are used throughout the book to explain the practical usefulness of test procedures and estimators. Each chapter is self-contained, allowing the book to be used as a reference source. Includes SAS programs which can be easily modified in calculating the required sample size.   Biostatisticians, clinicians, researchers and data analysts working in pharmaceutical industries will benefit from this book. This text can also be used as supplemental material for a course focusing on clinical statistics or experimental trials in epidemiology, psychology and sociology.
查看详情
系列丛书 / 更多
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
ModernAnalysisofCustomerSurveys:withApplicationsusingR
Ron Kenett、Silvia Salini 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
OperationalRiskManagement:APracticalApproachtoIntelligentDataAnalysis
Ron Kenett、Yossi Raanan 编
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
BayesianApproachestoClinicalTrialsandHealth-CareEvaluation
David J. Spiegelhalter、Keith R. Abrams、Jonathan P. Myles 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
AnIntroductiontoOptimalDesignsforSocialandBiomedicalResearch
Martijn P.F. Berger、Weng-Kee Wong 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
StatisticalMethodsine-CommerceResearch(StatisticsinPractice)
Wolfgang Jank、Galit Shmueli 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
ModelingOnlineAuctions(StatisticsinPractice)
Wolfgang Jank、Galit Shmueli 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
StatisticalAnalysisandModellingofSpatialPointPatterns
Dr. Janine Illian、Prof. Antti Penttinen、Dr. Helga Stoyan 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
TheDesignandAnalysisofSequentialClinicalTrials,2.Rev.Ed.
John Whitehead 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
Weight-of-EvidenceforForensicDNAProfiles
David J. Balding 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
BayesianApproachtoInterpretingArchaeologicalData
Caitlin E. Buck、William G. Cavanagh、Cliff Litton 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
SelectionBiasandCovariateImbalancesinRandomizedClinicalTrials
Vance Berger 著
BINARYDATAANALYSISOFRANDOMIZEDCLINICALTRIALSWITHNONCOMPLIANCE
Meta-AnalysisofControlledClinicalTrials
Anne Whitehead 著