Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá Dữ liệu từ Các thử nghiệm lâm sàng Có liên quan Chặt chẽ
Tóm tắt
Trong quá trình phát triển thuốc, các thử nghiệm lâm sàng được thực hiện cho các bệnh hoặc chỉ định khác nhau. Thông thường, việc đánh giá hiệu quả của thuốc chỉ dựa vào dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng trong một chỉ định cụ thể. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, các chỉ định khác nhau có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Chúng có thể tương tự về nguyên nhân học hoặc bệnh lý học. Ngay cả khi các chỉ định ít liên quan hơn, mục đích chung của liệu pháp có thể rất tương đồng. Việc đánh giá dữ liệu từ tất cả các nghiên cứu liên quan này cùng nhau cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận thông tin và cung cấp cái nhìn tổng quát hệ thống về hiệu ứng điều trị trong một phạm vi rộng hơn. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng một ví dụ trong lĩnh vực điều trị dị ứng để minh họa cho cách tiếp cận Bayes trong việc tổng hợp bằng chứng từ các thử nghiệm nhằm vào các chỉ định có liên quan chặt chẽ. Cách tiếp cận này tính đến sự không đồng nhất của hiệu ứng điều trị giữa các chỉ định khác nhau cũng như giữa các nghiên cứu khác nhau. Nó cũng cho phép chúng tôi định lượng sự khác biệt về lợi ích điều trị giữa các chỉ định khác nhau theo cách có ý nghĩa hơn. Việc trình bày các hiệu ứng thuốc có lợi trên các chỉ định khác nhau trong bối cảnh của tất cả dữ liệu liên quan có thể củng cố tuyên bố về hiệu quả đối với mỗi chỉ định và do đó tăng cường bằng chứng về hiệu quả điều trị.
Từ khóa
#thử nghiệm lâm sàng #hiệu quả thuốc #tổng hợp bằng chứng #chỉ định điều trị #phương pháp BayesTài liệu tham khảo
citation_title= Bethesda, MD; US Department of Health and Human Services, Food and Drug Administration; citation_publication_date=1998; citation_id=CR1
citation_journal_title=Cancer Therapeut; citation_title=Efficacy of Interleukin-2 in the treatment of metastatic melanoma: Systematic review and metaanalysis.; citation_author=IE Allen, B Kupelnick, M Kumashiro, D Luo, S Ross, M Wolin; citation_volume=3; citation_publication_date=1998; citation_pages=168-173; citation_id=CR2
citation_journal_title=Controll Clin Trials; citation_title=Meta-analysis in clinical trials.; citation_author=R Dersimonian, N Laird; citation_volume=7; citation_publication_date=1986; citation_pages=177-188; citation_doi=10.1016/0197-2456(86)90046-2; citation_id=CR3
citation_journal_title=Br J Cancer; citation_title=Lung cancer and passive smoking: Reconciling the biochemical and epidemiological approach.; citation_author=RZ Tweedie, KL Mengersen; citation_volume=66; citation_publication_date=1992; citation_pages=700-705; citation_doi=10.1038/bjc.1992.341; citation_id=CR4
citation_title= New York, NY: Chapman & Hall; citation_publication_date=1995; citation_id=CR5; citation_author=A Gelman; citation_author=JB Carlin; citation_author=HS Stern; citation_author=DB Rubin
citation_journal_title=Stat Med; citation_title=Problems induced by meta-analysis.; citation_author=TC Chalmers; citation_volume=10; citation_publication_date=1991; citation_pages=971-980; citation_doi=10.1002/sim.4780100618; citation_id=CR6
citation_title=Bayesian Meta-analysis; citation_inbook_title=Statistical Methods for Pharmacology; citation_publication_date=1990; citation_pages=509-529; citation_id=CR7; citation_author=W DuMouchel; citation_publisher=Marcel Dekker
citation_journal_title=Biometrics; citation_title=Hierarchical Bayesian estimation of hunting success rates with spatial correlations.; citation_author=Z He, D Sun; citation_volume=56; citation_publication_date=2000; citation_pages=360-367; citation_doi=10.1111/j.0006-341X.2000.00360.x; citation_id=CR8
citation_journal_title=Stat Med; citation_title=Meta-analysis for 2 x 2 tables: a Bayesian approach.; citation_author=JB Carlin; citation_volume=11; citation_publication_date=1992; citation_pages=141-158; citation_doi=10.1002/sim.4780110202; citation_id=CR9
citation_journal_title=Indian J Stat; citation_title=Prior distributions and Bayesian computation for proportional hazards models.; citation_author=JG Ibrahim, M Chen; citation_volume=60; citation_publication_date=1998; citation_pages=48-64; citation_id=CR10
citation_title= Technical report. Cambridge, England: Institute of Public Health; citation_publication_date=1995; citation_id=CR11; citation_author=DJ Spiegelhalter; citation_author=A Thomas; citation_author=N Best; citation_author=WR Gilks
citation_title=Bayesian approaches to randomized trials.; citation_inbook_title=J Roy Stat Soc; citation_publication_date=1994; citation_pages=357-416; citation_id=CR12; citation_author=DJ Spiegelhalter; citation_author=LS Freedman; citation_author=MK Darmar
citation_journal_title=Biometrics; citation_title=A model for incorporating historic controls into a meta-analysis.; citation_author=CB Begg, L Pilote; citation_volume=47; citation_publication_date=1991; citation_pages=899-906; citation_doi=10.2307/2532647; citation_id=CR13
citation_journal_title=Stat Sci; citation_title=Meta-analysis: methods for combining independent studies.; citation_author=I Olkin; citation_volume=7; citation_publication_date=1992; citation_pages=226; citation_doi=10.1214/ss/1177011361; citation_id=CR14
citation_title= Cambridge, MA: Harvard University Press; citation_publication_date=1984; citation_id=CR15; citation_author=R Light; citation_author=D Pillemer
citation_journal_title=Biometrics; citation_title=Trim and fill: A simple funnel-plot-based method of testing and adjusting for publication bias in meta-analysis.; citation_author=S Dural, R Tweedie; citation_volume=56; citation_publication_date=2000; citation_pages=450-463; citation_id=CR16