Un disegno adattivo bayesiano (BAD) si riferisce a un tipo di disegno utilizzato negli studi clinici o negli esperimenti che integra principi statistici bayesiani ed elementi adattivi.
Negli studi clinici tradizionali, il design è tipicamente fisso, il che significa che il protocollo viene stabilito prima dell'inizio dello studio e rimane invariato per tutto il tempo. Al contrario, un disegno adattivo bayesiano consente modifiche al disegno di prova mentre è in corso, sulla base dell'accumulo di dati e dell'analisi statistica bayesiana.
L'aspetto adattivo di un disegno adattivo bayesiano consente ai ricercatori di apportare modifiche a determinati elementi dello studio, come la dimensione del campione, l'allocazione del trattamento o la selezione dell'endpoint, in risposta ai dati raccolti durante lo studio. Questa caratteristica dinamica consente un processo decisionale più efficiente ed efficace, poiché lo studio può essere modificato in base a modelli e risultati emergenti.
Le statistiche bayesiane svolgono un ruolo chiave in un BAD aggiornando le convinzioni o le conoscenze precedenti con i dati in arrivo. I metodi bayesiani consentono la quantificazione dell'incertezza e il contemporaneo aggiornamento delle conoscenze sulle variabili di interesse e sui parametri associati.
Nel complesso, i design adattivi bayesiani offrono flessibilità, efficienza e un migliore processo decisionale nella progettazione della sperimentazione clinica e aiutano a ottimizzare l'uso delle risorse disponibili.
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