贝叶斯期中分析在成组序贯设计中的应用研究

The application of Bayesian statistics in the clinical trial has always been a magnet in the field of statistical methods. Compared with classical statistics, Bayesian statistics is superior in integration of prior information and sample likelihood function, making it a more flexible statistical method. However, how to use the prior information to construct proper Bayesian analysis model has become a major bottleneck of application in the clinical trial. In the context of group sequential designs, this study attempts to explore how to correctly employ Bayesian interim analysis and to reveal the advantages and disadvantages between the Bayesian interim analysis and the classical interim analysis.The main contents of this research include: to explore the assumptions and selection rules of Bayesian prior distributions; to compare the consistency of final conclusion and type I and type II error and actual sample size between the Bayesian interim analysis and the classical interim analysis in group sequential designs by means of MCMC method and statistical simulation; to construct the optimal strategy of Bayesian interim analysis in group sequential designs. This study aims at revealing the advantages of Bayesian interim analysis in group sequential designs and promoting the application of Bayesian statistics in the clinical trial.

贝叶斯统计在临床试验中的应用一直以来都是统计领域研究热点，它与经典统计相比具有将先验信息与样本似然函数相结合的特点，使之更加灵活直观并具有较明显的统计优势。然而如何正确恰当的应用先验信息并构建贝叶斯分析模型，成为其在临床试验领域应用的主要瓶颈。本项目以成组序贯设计为研究设计类型，对贝叶斯统计在期中分析中如何正确应用以及与经典期中分析方法相比有何优劣势进行深入研究，包括：①贝叶斯统计中各种先验分布的假设和选择；②采用MCMC及统计模拟方法，比较贝叶斯期中分析与经典的期中分析方法在最终结论的一致性、I和II类错误以及实际所需样本量方面的差异；③提出在成组序贯设计模型下进行贝叶斯期中分析的最佳策略。本项目旨在通过成组序贯设计，揭示贝叶斯期中分析在其应用中的优势和实际应用的可能性，促进贝叶斯统计在临床试验领域的应用与推广。

贝叶斯统计在临床试验中的应用一直以来都是统计领域研究热点，然而如何正确恰当的应用先验信息并构建贝叶斯分析模型，成为其在国内外临床试验领域应用的主要瓶颈。本研究以对照组（Control）和试验组（Treatment）的两样本均数比较的优效性假设检验为分析目的，按照成组序贯设计的数据要求，在每次期中分析时刻，计算各种先验分布的贝叶斯期中分析I类错误、功效、平均样本量、平均阶段数等指标。本研究表明：在O’ Brien & Fleming成组序贯设计框架下，Non-informative先验和Enthusiastic先验的贝叶斯期中分析均要冒增大I类错误风险，而Skeptical先验和Handicap先验的贝叶斯期中分析能较好的控制I类错误。在阴性试验中，使用Enthusiastic先验进行贝叶斯分析，其所得结论有较大可能会和其他三种先验分布所得结论不一致。而在较大平均样本量以及较高功效（90%以上）的情况下，Skeptical先验和Handicap先验贝叶斯期中分析方法相对于O’ Brien & Fleming方法均能够明显增加试验提前终止的可能性。在Pocock成组序贯设计框架下，Handicap先验的功效能较好的接近Pocock方法功效，但是由于Skeptical先验和Handicap先验贝叶斯期中分析在平均样本量、平均阶段数方面几乎没有任何优势，基于以上两种先验的贝叶斯期中分析在Pocock成组序贯设计中没有太大实际意义。本研究以成组序贯设计为设计模型，通过MCMC及统计模拟方法，比较贝叶斯期中分析与经典方法的期中分析的差异，为贝叶斯统计在临床试验期中分析方面的应用提供一定的参考依据。