Адаптивный дизайн относится к модификации или корректировке дизайна исследования на основе уже собранной информации, в то время как исследование еще продолжается. Такой подход позволяет исследователям извлекать уроки из накапливаемых данных и вносить изменения в протокол исследования с целью повышения эффективности, контроля затрат и увеличения шансов на успех.
Адаптивный дизайн может иметь значительные последствия для использования байесовских методов, которые представляют собой статистические методы, обеспечивающие основу для обновления вероятностей или убеждений, основанных как на предшествующих знаниях, так и на наблюдаемых данных. Байесовские методы позволяют включать в анализ предварительную информацию, что может быть особенно ценным в ситуациях с небольшими или ограниченными наборами данных.
Адаптивный дизайн облегчает использование байесовских методов, обеспечивая итеративное обучение и обновления по мере продвижения исследования. Ключевые способы, которыми адаптивный дизайн влияет на использование байесовских методов, включают:
1. Байесовские правила принятия решений. Адаптивный дизайн позволяет использовать байесовские правила принятия решений, которые могут направлять модификацию плана исследования на основе промежуточного анализа или ранних результатов. Байесовские методы обеспечивают естественную основу для принятия решений, поскольку они включают в себя как предыдущие убеждения, так и текущие данные для обновления вероятностей различных результатов. Эти правила принятия решений могут информировать об адаптации, такой как корректировка размера выборки, модификации распределения лечения или даже досрочное прекращение из-за бесполезности или успеха.
2. Последовательный анализ. Адаптивный дизайн часто включает последовательный анализ и мониторинг данных, когда со временем накапливаются новые данные. Байесовские методы преуспевают в этих условиях, поскольку они позволяют постоянно обновлять оценки параметров, количественно определять неопределенность и принимать решения при каждом промежуточном анализе. Последовательный байесовский анализ может обеспечить более реалистичную и информативную оценку эффектов лечения или других параметров исследования за счет принципиального включения накопленных данных.
3. Априорная информация: байесовские методы используют априорную информацию для уточнения представлений о неизвестных параметрах до наблюдения каких-либо данных. Адаптивный дизайн позволяет исследователям включать накопленные данные в предыдущие по мере продвижения исследования. Это приводит к итеративному процессу обновления, в котором первоначальные априорные убеждения уточняются с использованием наблюдаемых данных, что дает апостериорные распределения. Возможность включения предшествующей информации может быть особенно полезной при работе с небольшими размерами выборки, так как это помогает черпать силу из внешних знаний или предыдущих исследований.
4. Усреднение байесовской модели. Адаптивный дизайн может включать выбор или сравнение моделей, когда во время исследования рассматриваются разные модели или гипотезы. Байесовские методы предлагают естественный подход к усреднению моделей путем интегрирования по нескольким моделям с использованием апостериорных распределений. Это объясняет неопределенность модели и дает более устойчивые и надежные выводы во время адаптивного процесса.
В целом, адаптивный дизайн расширяет возможности использования байесовских методов, создавая среду, благоприятную для итеративного обучения, эффективно объединяя предыдущие знания и позволяя обновлять анализ по мере поступления новых данных. Эта комбинация может повысить эффективность, точность и качество выводов клинических испытаний или других исследований с использованием адаптивных дизайнов.
Дата публикации: