あなたは自分自身に質問しているのかもしれません…何が起こっている？"
私の統計的トレーニングはフリークエント主義の方法論に焦点を当てていましたが、私は今注目している統計的問題への洞察を得るのに役立つツールを使うことを強く信じています。頻度論者かベイジアン、それは違いを生じません。実際、私は生物統計学者なので、これら2つの統計的推論の学校に対する私の評価は完全に理にかなっています。
それは一般的です誤解その生物統計学は、医学的または生物学的データの統計分析に焦点を当てています。真実と違うことがあってはならない。 「biostatistics」という単語を詳しく調べてみましょう。辞書によれば、「bi-」は「two」を意味します。したがって、明らかに「bi-」と「statistics」は現代統計学の2つの主要な推論パラダイムを指します。「o」とは何の略ですか？それは「ああ、どうやって私が好きなのか」を表します。
それでは見直しましょう：
bi“ベイジアンか周波数論者”
o「ああ、どうやって好きですか」
統計「統計」
だから、生物統計学とは、「ベイジアンか周波数論者、ああ、どうやって私は統計が好きか」を意味する。
とりあえず、今日はベイジアン階層モデルを使った有害事象の分析についてお話します。有害事象の分析、および一般的に安全性エンドポイントの分析が、2つの治療群間の多数の比較を伴う傾向があることは驚くことではありません。さらに、多くの有害事象がまれにしか発生しません。最後に、有害事象の典型的な分析では、事象が互いにどのように関連している可能性があるかを無視しています。
これらの問題に対処するために、ベリー＆ベリー（2004） 次のような3レベルの階層型混合モデルを定義します。
すべてのイベントを同時に分析します。推論は事後分布からのMCMCサンプルの要約に基づいています。関連するAEが互いに強さを借りることができるようにします（たとえば、システムオルガンクラスのメンバーシップに基づく）。おそらくいくつかのイベントの希少性のために、極端な結果を調整します。の AEベイズ階層モデル分析プロセス（AP）は、PROC MCMCを使用してJMP Clinical 4.1のBerry＆Berry（2004）モデルに適合し、2つの治療群の治療緊急有害事象プロファイルを比較します。バーンインサンプルと事後サンプルの数、間引き率、および独立したマルコフ連鎖の数を指定するオプションがあります。さらに、ユーザーはBerry＆Berry（2004）で提案されている想定ハイパーパラメータ値を変更することができます。
図1は、ベイズ型の火山プロットを使用したニカルジピンとプラセボの有害事象分析をまとめたものです（図2）。y軸の–log10（p値）の代わりに、事後超過確率を使用します。これは、最初はp [割合の差> 0 |データ]として定義されます（または、オッズ比を代わりに分析することもできます）。各有害事象について、この確率は、割合の差（ニカルジピン - プラセボ）が> 0である事後標本の数を事後標本の総数（ここでは10,000）で割ったものとして計算されます。これは、ニカルジピンがプラセボと比較して過剰なリスクを伴う可能性があると解釈できます。ユーザは事後超過確率の定義を自由に変更して火山プロットを描き直すことができます。
x軸は、比率の差の事後平均（これは、すべての事後サンプルの単なる平均です）を使用することを除いて、Frequentist火山プロットと似ています。気泡の大きさは、気泡の面積が、組み合わせた両方の治療にわたって事象を経験している被験者の総数に比例するように大きさが決められる。色は、イベントが属するシステムオルガンクラスを示します。いくつかの血管障害、呼吸器障害および精神障害がニカルジピンのリスク増加を示すことを観察するのは簡単です。
図3は、p [プロポーションの差> 0 |データ]> 0.80の場合の、すべてのイベントに対する等テールとHPDの事後信頼区間をまとめたフォレストプロットです。等テール間隔を使用して、我々はニカルジピンのリスクが高いと思われるいくつかのイベントがあることがわかります。これらのイベントは図2でも際立っています。
しかしながら、ベイジアンモデルは追加の事象を強調している：無気肺（肺の一部の崩壊）、せん妄および見当識障害。無気肺は、ニカルジピンおよびプラセボについて、それぞれ86人（19.2％）および63人（13.8％）、せん妄が6人（1.3％）および0人、失見当が8人（1.8％）および3人（0.7％）で経験された。無気肺の生のp値とFDR調整されたp値は、それぞれ0.0293と0.4100、せん妄は0.0132と0.2876、そして見当識障害は0.1222と0.5416でした。超過確率を再定義し、p [比率の差<0 | data]> 0.80がプラセボに対する高血圧および血管収縮のリスクの増加を示す事象を調べること（図2の分析と一致）。しかしながら、副鼻腔徐脈は治療間に重要な違いを示さない。 これはおそらく、心臓障害系の臓器クラスに治療効果のない他の12の事象があるという事実によると思われます。 理想的には、ベイズ分析は異なる事前仮定に対する結果の感度を評価するべきであるが、我々はより綿密な調査を必要とする治療の間にいくつかの追加の有害事象を確認した。
あるいは、被験者への曝露を調整するモデルを使用して、JMP Clinicalにおける有害事象を分析することができます。夏、マ＆カーリン、2010年 ） 事象を有する被験体について、それらの曝露は、投薬の開始からそれらの最初の事象までの時間として計算される。イベントのない被験者のばく露は、研究中の全時間として計算される。
これらの方法については、SAS Global Forumでさらに詳しく説明します。私の論文を自由に見直してくださいここに 。
