| Título : |
Statistical Methods in Biomarker and Early Clinical Development |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Fang, Liang, ; Su, Cheng, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XII, 348 p. 54 ilustraciones, 31 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-31503-0 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Biometría Biomatemáticas Bioestadística Biología Matemática y Computacional |
| Índice Dewey: |
570.15195 |
| Resumen: |
Este volumen contribuido ofrece una descripción general muy necesaria de los métodos estadísticos en el desarrollo temprano de fármacos y biomarcadores clínicos. Los capítulos están escritos por estadísticos expertos con amplia experiencia en la industria farmacéutica y agencias reguladoras. Debido a esto, los datos presentados suelen ir acompañados de estudios de casos del mundo real, lo que ayudará a que los ejemplos sean más tangibles para los lectores. Las numerosas aplicaciones de las estadísticas en el desarrollo de fármacos se tratan en detalle, lo que hace de este volumen una referencia imprescindible. El desarrollo de biomarcadores y el desarrollo clínico temprano son las dos áreas críticas en las que se centra el libro. Al tener las dos secciones del libro dedicadas a cada uno de estos temas, los lectores tendrán una comprensión más completa de cómo la aplicación de métodos estadísticos al desarrollo temprano de fármacos puede ayudar a identificar el fármaco adecuado para el paciente adecuado en la dosis adecuada. También se presentan interesantes aplicaciones de aprendizaje automático y modelado estadístico, junto con métodos innovadores y avances de última generación, lo que lo convierte en un recurso práctico y oportuno. Este volumen es ideal para estadísticos, investigadores y profesionales interesados en la investigación y el desarrollo farmacéutico. Los lectores deben estar familiarizados con los fundamentos de la estadística y los ensayos clínicos. |
| Nota de contenido: |
Predictive Subgroup/Biomarker Identification and Machine Learning Methods -- Characterize and Dichotomize a Continuous Biomarker -- Surrogate Biomarkers -- Innovative Designs for Biomarker Guided Trials -- Statistical Considerations in the Development of Companion Diagnostic Device -- Biomarker Assay Development, Qualification and Validation -- Validation of Genomic Based Assay -- Clinical Application of Molecular Features in Therapeutic Selection and Drug Development -- Big data, real-world data, and machine learning -- Design and Analysis of Clinical Pharmacology Studies -- Statistical Considerations in Proof of Concept Studies -- Safety in Early Phase Studies -- Statistical Evaluation of QT/QTc Interval Prolongation -- Phase II Dose Finding -- Pharmacometrics. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Statistical Methods in Biomarker and Early Clinical Development [documento electrónico] / Fang, Liang, ; Su, Cheng, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XII, 348 p. 54 ilustraciones, 31 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-31503-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Biometría Biomatemáticas Bioestadística Biología Matemática y Computacional |
| Índice Dewey: |
570.15195 |
| Resumen: |
Este volumen contribuido ofrece una descripción general muy necesaria de los métodos estadísticos en el desarrollo temprano de fármacos y biomarcadores clínicos. Los capítulos están escritos por estadísticos expertos con amplia experiencia en la industria farmacéutica y agencias reguladoras. Debido a esto, los datos presentados suelen ir acompañados de estudios de casos del mundo real, lo que ayudará a que los ejemplos sean más tangibles para los lectores. Las numerosas aplicaciones de las estadísticas en el desarrollo de fármacos se tratan en detalle, lo que hace de este volumen una referencia imprescindible. El desarrollo de biomarcadores y el desarrollo clínico temprano son las dos áreas críticas en las que se centra el libro. Al tener las dos secciones del libro dedicadas a cada uno de estos temas, los lectores tendrán una comprensión más completa de cómo la aplicación de métodos estadísticos al desarrollo temprano de fármacos puede ayudar a identificar el fármaco adecuado para el paciente adecuado en la dosis adecuada. También se presentan interesantes aplicaciones de aprendizaje automático y modelado estadístico, junto con métodos innovadores y avances de última generación, lo que lo convierte en un recurso práctico y oportuno. Este volumen es ideal para estadísticos, investigadores y profesionales interesados en la investigación y el desarrollo farmacéutico. Los lectores deben estar familiarizados con los fundamentos de la estadística y los ensayos clínicos. |
| Nota de contenido: |
Predictive Subgroup/Biomarker Identification and Machine Learning Methods -- Characterize and Dichotomize a Continuous Biomarker -- Surrogate Biomarkers -- Innovative Designs for Biomarker Guided Trials -- Statistical Considerations in the Development of Companion Diagnostic Device -- Biomarker Assay Development, Qualification and Validation -- Validation of Genomic Based Assay -- Clinical Application of Molecular Features in Therapeutic Selection and Drug Development -- Big data, real-world data, and machine learning -- Design and Analysis of Clinical Pharmacology Studies -- Statistical Considerations in Proof of Concept Studies -- Safety in Early Phase Studies -- Statistical Evaluation of QT/QTc Interval Prolongation -- Phase II Dose Finding -- Pharmacometrics. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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