2021CSCO|CDE 统计专场解读

发布于 2021-09-27 09:30

抗肿瘤新药统计学指导原则介绍

DMC一般是unblinding Team撰写,一般是unblinding的协调人,DMC除了基本的charter外,里面要详述具体的有效/无效提前终止计划,消耗函数类型以及每次消耗的α是多少,是否有样本量重估等;

操作中unblind对应unblind,blind对应blind,两个团队邮件沟通一定要在subject写明没有破盲信息,文件交流时,设置一个common folder,但注意一定要在接收方收到的1W内删除,以免任意一方搞混是哪次传输的文件,提醒接收方尽快下载;

DSMB等安全性监测,一般不涉及到一类错误消耗,但是一些安全信息也会有破盲风险,所以一定要制定unblinding plan规定这些数据,Post-DBL接受到就好,揭盲后unblind和blind变成一个team,blind STL是最后的项目leader;

区分安全性期中分析还是有效性的;

对于STL,做什么之前,执行plan再做,先有rand plan/QC plan/unblinding plan/SAP/DTG,再有SAR/CAF;

上述讨论的主要是Phase III,Phase I 基于DSMB安全性期中分析比较多,Phase II如果是突破疗法等,也会涉及DMC的有效性期中分析

RCT/RWS的肿瘤试验设计都是遵循PICOS原则,统计方法的选择Phase II一般是基于IRC的ORR,Phase III是基于PFS/OS,数据的提交尤其是中美双报的,对于CDISC的标准要求不一致。

对于PICOS原则中的population,是全人群还是亚族人群,是一线人群还是后线人群,晚期还是早期,大瘤种还是罕见瘤种;如果只要一个成立消耗α,如果都成立,消耗β,期中分析的点一定数据足够充分,一般推荐盲态效下的50%以上event。

亚组分析不是写在方案中就是计划的亚组分析,一定要考虑一类错误消耗,否则就是Post-hoc,及时给出P值那也是Nominal的,还是那句话,先Plan再做,protocol有而且描述了就是计划,如果protocol没有SAP要有,如果都没有,对不起,你的就是描述性分析,CDE也不会承认的你的假设检验;

探索性亚组出现的趋势和苗头,可以再另外的试验开展研究,探究下是否是真差异;

支持性亚组是锦上添花,证明和主研究的方向一致,证据就会更夯实。

确证性亚组要提前有计划,但是一般sponsor一定会想做全人群和亚人群都成立,或者任意一个成立,前者设计power增大,受试者增加,预算增加,后者设计一类错误消耗,如果第一个不成立,也就消耗掉了,到第二个的α会很少,可能证明不了差异,所以保守做法,还是一个试验一个研究目的;关于一类错误的分配和分割,是STL和MA,还有PI一起做决策,从各自专业角度给出自己对于主要终点的分配权重;

设计是最最最重要的东西,写synopsis的时候一定是MA和STL一起合作,方案中PICOS要写清楚,操作中operation部门严格遵守E6,不管是内部沟通还是外部沟通,原则是先内部align好,再向外部问问题,内部的align可以咨询senior的同时或者LM,外部咨询可以寻求PM或者相关FL的协助。

参考文献:http://reg2021.csco.org.cn/

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