多施設共同臨床試験における極端なプロファイルを持つ施設の検出と影響力診断の方法

DOI Web Site Web Site 参考文献29件 オープンアクセス
  • 中村 理恵
    株式会社コーセー 研究所 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻
  • 野間 久史
    統計数理研究所データ科学研究系

書誌事項

タイトル別名
  • Detection of outlying centers and influence diagnostics for the analysis of multicenter clinical trials
  • タシセツ キョウドウ リンショウ シケン ニ オケル キョクタン ナ プロファイル オ モツ シセツ ノ ケンシュツ ト エイキョウリョク シンダン ノ ホウホウ

この論文をさがす

抄録

<p>In multicenter clinical trials, the assessment for heterogeneity of various relevant factors across participating centers is a relevant issue because it can cause inconsistency of the treatment effects. Especially, outlying centers with extreme profiles can influence the overall conclusions of these trials. In this article, we propose quantitative methods to detect the outlying centers and to assess their influences in multicenter clinical trials. We proposed four effective methods based on (1) a studentized residual obtained by a leave-one-out analysis, (2) a model-based significance test to detect an outlying trial using a mean-shifted model, (3) a relative change measure for the variance estimate of the overall treatment effect estimator, and (4) a relative change measure for the heterogeneity variance estimate in a random-effects model. In addition, we provide parametric bootstrap algorithms to assess the statistical variability of their influential measures. We also demonstrate the practical effectiveness of these proposed methods via applications to two clinical trials for benign prostatic hyperplasia and cardiovascular heart disease.</p>

収録刊行物

  • 計量生物学

    計量生物学 41 (2), 117-136, 2021

    日本計量生物学会

参考文献 (29)*注記

もっと見る

関連プロジェクト

もっと見る

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ