샤오통 지앙, 노스캐롤라이나 대학교 채플힐 캠퍼스 생물통계학과
Richard C. Zink, 박사, JMP Life Sciences, SAS
임상 시험의 초기 모집 일정은 종종 과거 시험의 등록률에 따라 결정됩니다. 최선의 노력에도 불구하고 임상 시험에 적절한 전원을 공급하기 위해 필요한 환자를 식별하고 모집하는 데 어려움이 있어 연구 완료가 지연될 수 있습니다. 연장된 일정은 진행 중인 연구의 비용을 증가시키고 추가 임상 시험이나 잠재적인 규제 제출을 포함할 수 있는 다운스트림 활동의 지연을 초래합니다. Anisimov 및 Fedorov(2007) 알고리즘의 대화형 구현은 JMP Clinical에서 남은 모집 시간을 예측하기 위해 구현됩니다. 각 센터에 환자가 도착하는 것은 알려지지 않은 매개변수가 있는 감마 분포에서 샘플링된 비율을 갖는 독립적인 포아송 프로세스를 따릅니다. 현재 등록 정보가 주어지면 최대 우도를 사용하여 모델 매개변수를 추정한 다음 시뮬레이션을 통해 남은 모집 시간과 신뢰 구간을 예측하는 데 사용합니다. 또한 모집 마감일을 놓칠 확률이 높은 경우 마감일을 맞추는 데 필요한 추가 임상 센터 수가 결정되어 목표 시간이 달성될 때까지 센터 수가 적응적으로 조정됩니다. 이 기능은 미리 지정된 옵션을 통해 다양한 고객의 요구 사항에 맞춰 조정되며, 향후 비즈니스나 금융 등의 분야에서 채용을 예측하도록 수정될 수도 있습니다.
