Statistical Issues in Drug Research and Development pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Peace, Karl E. (EDT)

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 282.44

装帧:HRD

isbn号码:9780824782900

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 药物研发
• 临床试验
• 生物统计
• 数据分析
• 药物设计
• 统计方法
• 医学统计
• 药物评价
• 试验设计

生命科学的统计脉搏：理解药物研发中的复杂数据 药物研发，一个漫长、昂贵且充满未知挑战的征程，其核心在于对复杂生物学过程的深刻理解和对潜在治疗药物的严谨评估。在这个过程中，数据是驱动前进的燃料，而统计学则是解读这些数据、揭示真相的强大引擎。本书《Statistical Issues in Drug Research and Development》并非一本关于药物研发本身操作规程的手册，而是深入探讨贯穿整个研发流程的统计学核心问题，为研究人员、统计学家以及政策制定者提供一把解锁数据奥秘的钥匙，从而更有效地设计、执行和解读研究，最终加速安全有效的药物问世。 从早期探索到市场推广：统计学的无处不在 药物研发的每一个阶段都离不开统计学的支撑。从最初的靶点识别和化合物筛选，到临床前研究的动物模型验证，再到至关重要的临床试验，以及最终的上市后监测，统计学方法都扮演着至关重要的角色。例如，在化合物筛选阶段，我们需要运用统计模型来分析高通量筛选数据，区分真正的活性信号与噪音，识别潜在的药物先导化合物。临床前研究中，动物实验的设计、样本量的计算、以及对疗效和毒性的统计推断，都是基于严谨的统计学原理。 而临床试验，作为药物研发的核心环节，其复杂性和统计挑战更是达到了顶峰。从I期临床试验的安全性评估、剂量探索，到II期试验的初步疗效和最佳剂量确定，再到III期试验的大规模、多中心、随机对照试验，每一步都需要精心的统计设计和分析。例如，样本量的计算决定了研究的统计效力，直接影响着能否在有限的资源下获得有意义的结果。随机化设计是避免偏倚的关键，而盲法的使用则进一步保证了研究的客观性。此外，各种终点指标的定义、评估方法、以及事后分析的界定，都充满了统计学上的考量。 一旦药物获批上市，药物警戒和上市后研究（Post-Market Surveillance）的需求依然存在。这时，统计学同样发挥着关键作用，用于监测药物的长期安全性和有效性，发现罕见的副作用，以及在真实世界环境中评估药物的价值。 关键统计问题解析：本书的核心内容 本书将围绕药物研发中出现的若干关键统计问题展开深入探讨。 实验设计（Experimental Design）： 一个好的统计学分析始于一个好的实验设计。本书将详细介绍在药物研发中常用的各种实验设计方法，包括但不限于： 随机化设计（Randomization）： 如何有效地分配研究对象到不同治疗组，以最大程度地减少选择偏倚。从简单的完全随机化到更复杂的区组随机化、分层随机化，本书会探讨其背后的统计学原理和实际应用。 盲法（Blinding）： 如何通过单盲、双盲甚至三盲设计来避免观察者、研究者和受试者认知上的偏差，确保结果的客观性。 对照组设计（Control Group Design）： 为什么需要对照组？安慰剂对照、阳性药物对照、历史对照等不同对照策略的优劣势，以及如何选择最合适的对照。 样本量计算（Sample Size Calculation）： 这是药物研发中最为核心的问题之一。本书将阐述样本量计算的统计学基础，包括设定统计效力（power）、显著性水平（significance level）、效应大小（effect size）以及变异性等因素，并介绍在不同研究设计和终点类型下进行样本量计算的方法，强调其对研究结论可靠性的关键影响。 响应曲面法（Response Surface Methodology）和最优设计（Optimal Design）： 在优化药物配方、工艺参数等过程中，这些设计方法能够更有效地探索设计空间，找到最佳组合。 数据分析与统计推断（Data Analysis and Statistical Inference）： 数据的收集是基础，而有效的分析则是将数据转化为有意义结论的桥梁。 参数估计与假设检验（Parameter Estimation and Hypothesis Testing）： 从中心趋势的均值、中位数，到离散程度的方差、标准差，再到对两个或多个样本进行比较的t检验、方差分析（ANOVA）等，本书将回顾和深入探讨这些基本的统计推断方法，并强调其在药物研发中的应用场景。 回归模型（Regression Models）： 线性回归、逻辑回归、泊松回归等，用于探索变量之间的关系，预测结果。例如，在药物代谢动力学研究中，线性回归可以用于描述药物在体内的消除过程；在预测疾病风险时，逻辑回归则能发挥重要作用。 生存分析（Survival Analysis）： 对于关注治疗时间、疾病复发时间或患者生存时间的药物研发而言，生存分析是不可或缺的工具。本书将深入讲解Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等，并讨论其在临床试验中的应用，例如评估新药与安慰剂相比，是否能显著延长患者的生存时间。 纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）： 药物临床试验往往涉及对同一受试者在不同时间点进行多次测量，这些数据具有相关性。本书将介绍重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）、混合效应模型（Mixed-Effects Models）等方法，用于分析这类复杂数据，捕捉个体差异和时间效应。 多重比较问题（Multiple Comparisons）： 当同时进行大量假设检验时，出现I类错误（假阳性）的概率会增加。本书将探讨多重比较的成因，并介绍Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法、False Discovery Rate（FDR）控制等方法，以确保分析的稳健性。 亚组分析（Subgroup Analysis）： 在临床试验中，对特定亚组（如年龄、性别、疾病分期等）的疗效进行分析，有助于更好地理解药物的作用机制和适用范围。本书将讨论如何进行有效的亚组分析，并警示其可能带来的过度解读和选择性报告问题。 特殊情况下的统计挑战（Statistical Challenges in Special Situations）： 药物研发过程中，并非所有情况都遵循理想的模型。 缺失数据处理（Handling Missing Data）： 在药物研发的实际数据收集过程中，缺失数据是普遍存在的。本书将探讨不同类型的缺失（MCAR, MAR, NMAR），并介绍多种缺失数据处理方法，如删除法、均值插补、多重插补（Multiple Imputation）等，以及它们对分析结果可能产生的影响。 不完全数据和意向性治疗分析（Incomplete Data and Intention-to-Treat Analysis）： 在临床试验中，受试者可能因各种原因未能完成所有预定的治疗和随访。本书将重点介绍意向性治疗（ITT）分析的原则，以及如何进行ITT分析，以更真实地反映药物在实际应用中的效果。 非劣性/等效性试验设计（Non-Inferiority/Equivalence Trial Design）： 在新药与现有标准疗法相比，目标不是证明其优越性，而是证明其不差于或等效时，需要采用特殊的统计设计和分析方法。本书将深入探讨非劣性界值（non-inferiority margin）的设定，以及相应的统计检验方法。 生物等效性研究（Bioequivalence Studies）： 对于仿制药的审批，证明其与原研药在吸收、分布、代谢和排泄方面具有生物等效性至关重要。本书将详细介绍生物等效性试验的设计原则，例如双周期交叉设计，以及相应的统计分析方法，如置信区间法。 适应性设计（Adaptive Designs）： 适应性设计允许在研究进行过程中，根据中间结果对设计进行调整，如样本量、治疗方案等，以提高研究效率。本书将介绍几种常见的适应性设计，如样本量重估、治疗组调整等，并讨论其统计学原理和潜在风险。 法规要求与统计报告（Regulatory Requirements and Statistical Reporting）： 药物研发的最终目的是将药物推向市场，因此，统计分析的结果需要符合监管机构的要求。 ICH指南解读（Interpretation of ICH Guidelines）： 国际人用药品注册技术协调会（ICH）发布的指南，为药物研发的统计学方面提供了重要的指导。本书将重点解读与统计相关的ICH指南，例如ICH E9（Statistical Principles for Clinical Trials），以及其他相关的指南。 统计分析计划（Statistical Analysis Plan, SAP）的制定： 在临床试验开始前，详细的SAP是保证分析过程严谨性和可重复性的关键。本书将指导读者如何制定一份全面、清晰的SAP，涵盖研究终点、分析方法、数据处理规则等。 统计报告的撰写（Writing Statistical Reports）： 如何清晰、准确地向监管机构和科学界呈现统计分析结果，是医学论文和注册申报材料的重要组成部分。本书将提供撰写统计报告的指导原则，强调数据的可视化和结果的解释。 本书的目标读者与价值 本书的目标读者包括但不限于： 生物统计学家（Biostatisticians）： 为他们在药物研发领域的工作提供更深入的理论支持和实践指导。 药物研发科学家（Drug Development Scientists）： 帮助他们理解统计学在各个研发阶段的重要性，更好地与生物统计学家协作，设计出更有效的实验。 临床研究人员（Clinical Researchers）： 提升他们对临床试验统计设计和结果解读的能力。 法规事务人员（Regulatory Affairs Professionals）： 帮助他们理解与药物审批相关的统计学要求。 对药物研发统计学感兴趣的学生和学者。 通过系统地介绍药物研发中的统计学问题，本书旨在提升读者对数据驱动决策的理解，掌握严谨的统计学工具，规避潜在的统计陷阱，从而在竞争激烈的药物研发领域取得更大的成功。本书提供的不仅仅是统计学理论，更是将理论与药物研发的实际应用紧密结合，是每一位投身于药物研发事业的专业人士不可或缺的参考。它强调的是，在药物研发的复杂棋局中，统计学是那个能帮助你看清全局、做出最优决策的“智慧之眼”。

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