多中心试验中患者招募的预测模型<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />临床试验的初始招募时间表通常使用过去试验的登记率来确定。尽管做出了最大努力，但鉴定和招募必要患者以便适当地为临床试验提供动力的挑战可能会延迟研究完成。延长的时间表导致正在进行的研究的成本增加和下游活动的延迟，这可能包括额外的临床试验或潜在的监管提交。我们提出了Anisimov和Fedorov（2007）算法的实现，以预测JMP Clinical中的剩余招募时间。患者在每个中心的到达遵循独立的泊松过程，其中速率从具有未知参数的伽马分布中采样。给定当前登记信息，使用最大似然估计模型参数，然后将其用于通过模拟预测剩余的招募时间和置信区间。此外，如果很有可能错过招募截止日期，则确定满足截止日期所需的额外临床中心的数量，自适应地调整中心的数量直到达到目标时间。
数据可视化预测建模
