Adaptief ontwerp verwijst naar het wijzigen of aanpassen van een onderzoeksontwerp op basis van reeds verzamelde informatie, terwijl het onderzoek nog gaande is. Met deze aanpak kunnen onderzoekers leren van de verzamelde gegevens en wijzigingen aanbrengen in het onderzoeksprotocol om de efficiëntie te verbeteren, de kosten te beheersen en de kans op succes te vergroten.
Adaptief ontwerp kan aanzienlijke implicaties hebben voor het gebruik van Bayesiaanse methoden, dit zijn statistische technieken die een raamwerk bieden voor het bijwerken van waarschijnlijkheden of overtuigingen op basis van zowel voorkennis als waargenomen gegevens. Bayesiaanse methoden maken het mogelijk om voorafgaande informatie in de analyse op te nemen, wat vooral waardevol kan zijn in situaties met kleine of beperkte datasets.
Adaptief ontwerp vergemakkelijkt het gebruik van Bayesiaanse methoden door iteratief leren en updates mogelijk te maken naarmate het onderzoek vordert. De belangrijkste manieren waarop adaptief ontwerp het gebruik van Bayesiaanse methoden beïnvloedt, zijn onder meer:
1. Bayesiaanse beslissingsregels: Adaptief ontwerp maakt het gebruik van Bayesiaanse beslissingsregels mogelijk, die de wijziging van het onderzoeksontwerp kunnen begeleiden op basis van tussentijdse analyses of vroege resultaten. Bayesiaanse methoden bieden een natuurlijk kader voor besluitvorming, omdat ze zowel eerdere overtuigingen als actuele gegevens bevatten om de waarschijnlijkheid van verschillende uitkomsten bij te werken. Deze beslissingsregels kunnen aanpassingen ondersteunen, zoals aanpassingen van de steekproefomvang, wijzigingen in de toewijzing van behandelingen, of zelfs vroegtijdig stoppen wegens nutteloosheid of succes.
2. Sequentiële analyse: adaptief ontwerp omvat vaak sequentiële analyses en gegevensmonitoring, waarbij nieuwe gegevens zich in de loop van de tijd ophopen. Bayesiaanse methoden blinken uit in deze setting, omdat ze continue updates van parameterschattingen, onzekerheidskwantificatie en besluitvorming bij elke tussentijdse analyse mogelijk maken. Sequentiële Bayesiaanse analyse kan meer realistische en informatieve beoordelingen van behandelingseffecten of andere onderzoeksparameters opleveren door op een principiële manier accumulerend bewijsmateriaal op te nemen.
3. Voorafgaande informatie: Bayesiaanse methoden gebruiken voorafgaande informatie om overtuigingen over onbekende parameters te specificeren voordat gegevens worden waargenomen. Adaptief ontwerp stelt onderzoekers in staat om verzamelde gegevens in de prior op te nemen naarmate het onderzoek vordert. Dit leidt tot een iteratief updateproces, waarbij aanvankelijke eerdere overtuigingen worden verfijnd met behulp van waargenomen gegevens, wat latere distributies oplevert. Het vermogen om eerdere informatie op te nemen kan met name handig zijn bij kleine steekproeven, omdat het helpt om kracht te halen uit externe kennis of eerdere studies.
4. Bayesiaanse modelmiddeling: adaptief ontwerp kan modelselectie of -vergelijking inhouden, waarbij tijdens het onderzoek verschillende modellen of hypothesen worden overwogen. Bayesiaanse methoden bieden een natuurlijke benadering van modelmiddeling door over meerdere modellen te integreren met behulp van de posterieure verdelingen. Dit verklaart de modelonzekerheid en levert robuustere en betrouwbaardere gevolgtrekkingen op tijdens het aanpassingsproces.
Over het algemeen maakt adaptief ontwerp het gebruik van Bayesiaanse methoden mogelijk door een omgeving te creëren die bevorderlijk is voor iteratief leren, voorkennis effectief te integreren en bijgewerkte analyses mogelijk te maken wanneer nieuwe gegevens beschikbaar komen. Deze combinatie kan de efficiëntie, nauwkeurigheid en inferentiekwaliteit van klinische onderzoeken of andere onderzoeken met adaptieve ontwerpen verbeteren.
Publicatie datum: