The design and analysis of sequential clinical trials

Abstract

This work is a generalization and systematization of the methodology for clinical trials in a Bayesian framework. We have used a purely Bayesian sequential aspect. This article provides a solution fully Bayesian that incorporates the prevision in a global issue. In an intermediate analysis, the predictive inference focuses on all the data, the data available and future data, in this manner, the evaluation of the prevision error is not overvalued as in an approach that does take into account the future observation. We applied the proposed procedures to the Gaussian model and it was possible to reach an explicit form of the various probabilities of errors that the practitioner can make. Thus we can make available to the user an implementable tool and fully Bayesian. The sequential aspect of the treatment adopted in this paper is a particularly innovative element compared to existing technology; it also helps to reduce multiphase studies more ambitious than the existing, which for the patient makes the analysis more ethical since it allows a stoppage of the experience shorter and less tardy. 

Keywords: Predictive methods-Bayesian analysis-Clinical Trials-p-Value.

Ce travail est une généralisation et une systématisation de la méthodologie pour les essais cliniques dans un cadre Bayésien. Nous avons pu utiliser un aspect séquentiel purement Bayésien. Cet article permet une solution intégralement Bayésienne qui incorpore la prévision dans une problématique globale. Dans une analyse intermédiaire, l'inférence prédictive porte sur l'ensemble des données, celles disponibles ainsi que les données futures, de cette manière, l'évaluation de l'erreur de prévision n'est pas surévaluée comme dans une approche qui ne prend en compte que l'observation future. Avec des procédures proposées au modèle gaussien, il a ère possible d'aboutir à une forme explicite des diverses probabilités d'erreurs que peut commettre le praticien. Ainsi, nous pouvons proposer à l'utilisateur un outil implémentable et complètement Bayésien. L'aspect séquentiel du traitement adopte dans cet article est un élément particulièrement innovateur par rapport à la technologie existante, il permet aussi d'alléger des études multi phases plus ambitieuses que l'existantes, ce qui pour le patient rend l'analyse plus éthique puisque cela permet un arrêt de l'expérience moins tardif.

Mots Cles: Méthodes Prédictives-Analyse Bayésienne- Essais Cliniques-p-Valeur.