En Bayesiansk adaptiv design (BAD) refererer til en type design som brukes i kliniske studier eller eksperimenter som integrerer Bayesianske statistiske prinsipper og adaptive elementer.
I tradisjonelle kliniske studier er designet typisk fast, noe som betyr at protokollen er etablert før studien begynner og forblir uendret gjennom hele. Derimot tillater en bayesiansk adaptiv design modifikasjoner av prøvedesignet mens det pågår, basert på akkumulering av data og bayesiansk statistisk analyse.
Det adaptive aspektet av et Bayesiansk adaptivt design lar forskere gjøre endringer i visse elementer i studien, for eksempel prøvestørrelse, behandlingstildeling eller valg av endepunkt, som svar på dataene som ble samlet inn under forsøket. Denne dynamiske funksjonen muliggjør mer effektiv og effektiv beslutningstaking, ettersom forsøket kan modifiseres basert på nye mønstre og funn.
Bayesiansk statistikk spiller en nøkkelrolle i en BAD ved å oppdatere tidligere tro eller kunnskap med innkommende data. Bayesianske metoder gir mulighet for kvantifisering av usikkerhet og samtidig oppdatering av kunnskap om variabler av interesse og tilhørende parametere.
Alt i alt tilbyr Bayesianske adaptive design fleksibilitet, effektivitet og forbedret beslutningstaking i design av kliniske studier og bidrar til å optimalisere bruken av tilgjengelige ressurser.
Publiseringsdato: