Predicción de la acumulación en ensayos clínicos con distribuciones predictivas posteriores bayesianas

Resumen Los investigadores necesitan buenas herramientas estadísticas para la planificación inicial y para el monitoreo continuo de los ensayos clínicos. En particular, deben considerar cuidadosamente la tasa de acumulación: cuán rápidamente se están reclutando los pacientes en el ensayo clínico. Una acumulación lenta disminuye la probabilidad de que la investigación proporcione resultados al final del ensayo con la precisión (o potencia) suficiente para realizar inferencias científicas significativas. En este artículo, presentamos un método para predecir la acumulación. Utilizando un marco bayesiano, combinamos información previa con la información conocida hasta un punto de monitoreo para obtener una predicción. Proporcionamos distribuciones predictivas posteriores de la acumulación. El enfoque es atractivo ya que tiene en cuenta tanto las incertidumbres de los parámetros como de la distribución de muestreo. Ilustramos el enfoque utilizando datos de acumulación reales y discutimos puntos prácticos en torno al problema de la acumulación. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.