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科研思维蜕变专辑之第1天

2021年09月08日

如何实现科研思维蜕变?

每天5分钟,持之以恒

刷新你对临床科研的全新认知

纠正以往混淆的临床科研概念

实现全新的临床科研思维蜕变

第1天

正确认识次要终点对

样本量计算的影响

先来看看案例,做一个思考题:这个案例的Primary Cohort, 样本量计算出来的结果是180,那么影响这个样本量计算的关键的参数有哪些?

微信图片_20210907184616.png微信图片_20210907184642.png微信图片_20210907184712.png一起来看看答案:影响样本量计算的关键的参数有哪些?

微信图片_20210907184748.png微信图片_20210907184754.png再来一个思考题:180 是次要终点OS需要的样本量,为何这个研究选择用次要终点需要的样本量?来看看FDA 的ICH指南的相关介绍。

微信图片_20210907184837.png按照指南,样本量是由主要终点决定的,而且不是越大越好,是足够就行。那么新的问题来了,这个研究设计,次要终点的样本量为何成为了该研究样本量计算的最终选择? 

国际临研特别推出科研思维的蜕变专辑,每节课5分钟,通过权威教授的解读,带你进入全新的科研思维蜕变之旅。

第1天,让我们听听罗晟教授关于正确认识次要终点对样本量计算的影响的解读。

74700e738a4e50bd59081639b71d4f7.png罗晟教授是美国杜克大学医学中心生物统计学和生物信息学正教授,于2020年当选为美国统计协会(ASA)研究员(Fellow)。也是美国杜克大学临床研究所(DRCI)资深临床试验设计专家和临床方法学专家。罗晟教授拥有美国约翰霍普金斯生物统计学博士学位,擅长设计和分析临床试验及观察性研究,使用纵向和生存分析数据进行动态建模,以及神经科学的统计学方法。专长于贝叶斯方法,自适应设计及决策,多模态数据统计模型与模拟。罗晟教授是NIH/NINDS授权的首席研究员(PI),主持多项临床试验的策略制定、试验设计和执行、数据分析和解读,长期参与NIH项目评审,同时担任多个期刊编委及审稿人,已在包括JAMA,JAMA-Neurology, JCO等知名生物医学杂志及JASA、Biometrics,StatisticsinMedicine在内的知名统计方法学杂志发表SCI论文130余篇,培养多名博士研究生以及访问学者。参与了杜克大学临床研究培训中心在中国的培训项目,与国内医生开展多项临床研究合作。

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评论
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价格好贵啊,