Multicenter Trials에서의 환자 모집을위한 예측 모델링<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />임상 시험에 대한 초기 모집 일정은 종종 과거 재판의 등록 비율을 사용하여 결정됩니다. 최선의 노력에도 불구하고 적절하게 임상 시험에 힘을주기 위해 필요한 환자를 확인하고 모집해야하는 어려움은 연구 완료를 지연시킬 수 있습니다. 연장 된 타임 라인은 진행중인 연구에 대한 비용 증가와 추가 임상 시험이나 잠재적 인 규제 제출을 포함하는 다운 스트림 활동의 지연을 초래합니다. 우리는 JMP Clinical에서 남은 채용 시간을 예측하기위한 Anisimov 및 Fedorov (2007) 알고리즘의 구현을 제시합니다. 각 센터에 환자가 도착하면 알 수없는 매개 변수가있는 감마 분포에서 샘플링 된 비율의 독립 푸 아송 (Poisson) 프로세스가 수행됩니다. 현재 등록 정보가 주어지면 모델 매개 변수가 최대 우도를 사용하여 추정되고 시뮬레이션을 통해 잔여 모집 시간과 신뢰 구간을 예측하는 데 사용됩니다. 또한, 모집 마감 시간을 놓칠 확률이 높으면 목표 시간에 도달 할 때까지 센터의 수를 적응 적으로 조정하여 마감 시간을 맞추기 위해 필요한 추가 임상 센터의 수가 결정됩니다.
데이터 시각화예측 모델링
