Биостатистика, фармакокинетика и клинические исследования.
Биоэквивалентность.
Определение объема выборки – важный шаг планирования клинического исследования биоэквивалентности. Так как вариация исследуемого параметра является определяющим показателем для прогнозирования необходимого объема выборки, необходимо предусмотреть при планировании использование такой оценки, которая учитывает весь возможный (или как можно больший) объем данных о вариации. Опубликовано 5 июня, 2019, изменено 28 ноября 2025.
Вот и подоспел релиз 0.2.0 для оценки параметров смешанной модели репликативного дизайна биоэквивалентности по методу С (EMA) – FDA model.
Протокол исследования является опорным документом клинического исследования. И поэтому качество разработки существенным образом влияет на проведение исследования. Многих проблем исследования можно не допустить, разработав протокол исследования с учетом возможных рисков. Качество разработки в свою очередь зависит от многих факторов, так итоговый продукт должен соответствовать применимым регуляторным требованиям и нормам этики, а также требованиям к полноте:…
Julia – развивающийся язык, но содержит достаточное количество инструментов что бы выполнять базовые статистические вычисления. Основные пакеты, которые представляют для нас интерес: DataFrames, GLM и CSV (разумеется MixedModel тоже интересен, но не для 2×2 биоэквивалентности). Простой концепт ниже позволяет получить оценку 90% доверительного интервала для исследования биоэквивалентности.
Код для определения доверительных интервалов исследования биоэквивалентности для T-R контраста. С учетом структуры данных использована модель (ALL FIXED): Y = Subject(Sequence*Stage) + Period(Stage) + Formulation + Sequence + Sequence(Stage) + Stage Фактор: Formulation(Stage) – не включен. Альфа = 0.05 (должна быть переопределена в зависимости от использованного алгоритма). SPSS GLM: 123456789GLM LnVar BY Period Sequence Formulation…
Для расчета 90% доверительного интервала для разницы T/R в исследовании биоэквивалентности рекомендуется применение GLM (общая линейная модель): The Estimate statement in SAS PROC GLM, or equivalent statement in other software, should be used to obtain estimates for the adjusted differences between treatment means and the standard error associated with these differences. Необходимо учесть, что эта…
Ранее уже писал, что есть некоторое несоответствие SPSS и SAS по расчетам степеней свободы. Не могу точно сказать – какие причины приводят к различиям, но они есть. Для иллюстрации можно рассмотреть доступный датасет, который входит в состав Phoenix WinNonlin RAEBE Template – Example Data EMA 618604 2008 Rev 7.xls Выполним код SAS для этого датасета:
Ниже представлен код для IBM SPSS для расчета 90% доверительных интервалов исследования биоэквивалентности. Код соответствует референсному коду SAS при условии положительной матрицы Гессе. Т.к. FDA допускает использование COVTYPE – CSH (Heterogeneous Compound Symmetry), а FA0() в SPSS отсутствует, то используется именно этот тип. Надо отметить, что в SPSS при использовании GENLINMIXED структура CSH – недоступна,…
Не так много информации доступно для добровольцев клинических исследований. Здесь я опишу основные моменты, которые следует учесть перед принятием решения об участии в клиническом исследовании биоэквивалентности (это применимо и к участию в исследованиях первой фазы). Не буду подробно описывать то, что предстоит сделать добровольцу в ходе участия в исследовании – эта информация доступна в информационном…
В IBM SPSS для расчтета доверительных интервалов разницы лог-преобразованных параметров используется процедура GLM. За основу был взять код предложенный пользователем Oiinkie на форуме bebac.at Небольшая модификация связана с явным указанием фактора для контраста: /CONTRAST(Trt)=Simple(1) – требуется с вниманием указать какой уровень фактора будет референсным. Дополнительный участок кода использует результаты таблицы контрастов для вычисления искомых доверительных…