노스 캐롤라이나 대학교 채플 힐 (Chapel Hill) 대학교의 생물 통계학과 샤오 통 지앙 (Xiaotong Jiang)
Richard C. Zink, JMP Life Science, SAS
임상 시험의 초기 모집 일정은 종종 과거 임상 시험의 등록 비율에 따라 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. Anisimov 및 Fedorov (2007) 알고리즘의 대화 형 구현은 JMP Clinical에서 남은 모집 시간을 예측하기 위해 구현됩니다. 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. 이 기능은 미리 지정된 옵션을 통해 고객의 다양한 요구에 맞춰져 있으며 향후 비즈니스 및 재무와 같은 분야의 채용을 예측하기 위해 수정 될 수 있습니다.
