国际多区域等效性临床试验中区域一致性的统计学方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81803335
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3011.流行病学方法与卫生统计
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In order to deal with the ‘drug lag’ problem and save resources, how to use international multi-regional clinical trial data as the main evidence supporting local registration is a hot spot that industry experts and regulatory authorities are strongly concerned about. Due to the differences of intrinsic and/or extrinsic factors between regions, the overall result cannot be extrapolated directly to the region, and due to the small sample size in the region with limited test power, statistical test may not have significance in one region. The standard of consistency between the region and the whole efficacy should be redefined. At present, only the regional consistency in superiority trials has been studied in the world. And it is difficult to refer to the definition of consistency in superiority trials for equivalence trials. This study intends to use the principle of relaxing the regional therapeutic effect evaluation criteria recommended by the Ministry of Health, Labor and Welfare of Japan to increase the probability of regional consistency. And we will define the calculation method for the probability of regional consistency of international multi-regional equivalence clinical trials, and study how to adjust the α level and/or equivalence margin to achieve a predetermined regional consistency probability. Then we will study how to optimally configure the proportion of regional samples and the number of target regions, thereby providing statistical support for regional design and drug review in international multicenter equivalence clinical trials. We hope this study can scientifically and effectively promote the registration of drugs in region.
为缩短不同区域间药品上市时间的间隔,节省资源,如何利用国际多中心临床试验数据作为主要证据进行本国/本区域的注册研究是行业专家和监管部门强烈关注的热点。由于区域间内因和外因的差别,不能直接将整体结果外推到区域,且由于区域内样本量小,检验效能不够,对单个区域内数据检验不能够得到有统计学意义的结果,需要定义新的区域疗效检验标准,说明区域和整体间的一致性。目前国际上仅对优效性试验的区域一致性进行了研究,等效性试验难以参照优效性试验区域一致性定义。本研究拟借鉴日本厚生劳动省推荐的放宽区域疗效评价标准以提高区域一致性概率的原则,定义国际多中心等效性临床试验区域一致性成立概率的计算方法,研究如何调整区域检验水准、区域等效性界值以达到预定的区域一致性概率,研究如何最优配置区域样本比例、目标区域个数,从而为国际多中心等效性临床试验中区域的设计和药物评审提供统计学依据,更加科学有效地推进药物在区域内的上市。

结项摘要

确证性多区域临床试验 (MRCT) 的主要目的是证明试验药物在所有参与区域的总体疗效,并评估将总体结果外推到每个区域的可能性。由于区域间内因和外因的差别,不能直接将整体结果外推到区域,且由于区域内样本量小,检验效能不够,对单个区域内数据检验不能够得到有统计学意义的结果,需要定义新的区域疗效检验标准,说明区域和整体间的一致性。随着生物类似药开发需求的出现,一些指南建议使用等效设计来证明生物类似药和参考药物之间的疗效可比性。 先前关于评估 MRCT 区域一致性的讨论主要集中在优效性或非劣效性设计,而对等效性设计的扩展有限。在这项工作中,我们为具有等效设计的 MRCT 提出了一个灵活的区域一致性标准。基于这一标准,我们讨论了如何调整区域检验水准、区域等效性界值以达到预定的区域一致性概率,研究了如何最优配置区域样本比例、目标区域个数,并进行了实例研究。经计算和比较得出,对区域检验水准和等效性界值的调整等价的,两者均会随着区域数量的增加、区域样本比例的减少、区域一致性概率的增加和整体检验效能的减小而膨胀。在基于条件检验效能进行调整时,但由于实际的区域检验效能变小,调整后的区域检验标准会更为保守。故建议使用基于条件区域检验效能的调整方法对区域检验标准进行调整,且为避免调整后的区域检验标准过于膨胀,区域样本比例不宜过小(不宜小于0.4)、不宜同时对多于3个区域进行检验或设置较低的整体检验效能。在计算样本量时,区域样本比例越小、区域检验水准越小、且区域一致性概率越大所需要的样本量越大,当全部区域的样本比例评分分配时,所需要的样本量最少。本研究为国际多中心等效性临床试验中区域的设计和药物评审提供统计学依据,以期更加科学有效地推进药物在区域内的上市。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
贝叶斯工具变量方法在药品安全性主动监测中的应用:一项数据模拟研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国药物警戒
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王蒙;郭晓晶;叶小飞;许金芳;贺佳
  • 通讯作者:
    贺佳
Regional consistency and sample size considerations in a multiregional equivalence trial.
多区域等效性试验中的区域一致性和样本量考虑因素。
  • DOI:
    10.1002/pst.2044
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Pharmaceutical Statistics
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Wu Si-Cheng;Xu Jin-Fang;Zhang Xin-Ji;Li Zhi-Wei;He Jia
  • 通讯作者:
    He Jia
Depressive symptoms in Chinese adults with risk factors for diabetes: the Shanghai High-Risk Diabetic Screen (SHiDS) study
具有糖尿病危险因素的中国成年人的抑郁症状:上海高危糖尿病筛查(SHiDS)研究。
  • DOI:
    10.1111/dme.14375
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Diabetic Medicine
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Xu J.;Bian Z.;Zhang Y.;Pan J.;Gao F.;Wang C.;Jia W.
  • 通讯作者:
    Jia W.

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

安慰剂和阳性药对照的三臂非劣效临床试验的样本含量估计和统计推断
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国卫生统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许金芳;夏结来;王陵
  • 通讯作者:
    王陵
基于模拟数据库的药品不良反应信号检测方法比较
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国卫生统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王素珍;许金芳;夏结来;李婵娟;王陵
  • 通讯作者:
    王陵
基于阳性结果错误率控制的药品不良反应信号检测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国药物警戒
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶小飞;张筱;许金芳;贺佳
  • 通讯作者:
    贺佳
运用随机森林分析药品不良反应发生的影响因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国卫生统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱维;王超;吴骋;许金芳;叶小飞;杜文民;贺佳
  • 通讯作者:
    贺佳
倾向性评分匹配法在不良反应信号检测中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中国卫生统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王超;吴骋;许金芳;钱维;叶小飞;杜文民;贺佳
  • 通讯作者:
    贺佳

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码