Ajustando para eventos intercurrentes usando modelos conjuntos bayesianos para desfechos longitudinais em ensaios clínicos

Key Points

• A precisão aprimorada das estimativas do efeito do tratamento resulta do manejo eficaz de eventos intercurrentes.
• O modelo considera a truncagem relacionada a eventos durante o acompanhamento longitudinal, aumentando assim a confiabilidade.
• A aplicação de modelos conjuntos bayesianos permite um melhor design e análise em ensaios clínicos.
• Essa abordagem destaca a importância de gerenciar com precisão a medição incompleta do desfecho.

Abstract