| Título : |
Analysis of Safety Data of Drug Trials : An Update |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Cleophas, Ton J., Autor ; Zwinderman, Aeilko H., Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XI, 217 p. 191 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-05804-3 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Biología Investigación biomédica Estadística y Computación |
| Índice Dewey: |
610.72 Medicina (Investigación Experimental) |
| Resumen: |
Los autores, como profesores de estadística en varias universidades de Europa, están preocupados por la mala calidad del análisis de los datos de seguridad de los ensayos clínicos, a pesar de su importancia en el desarrollo de fármacos y la farmacovigilancia. Los ensayos clínicos que no abordan adecuadamente la seguridad no son éticos. Un enfoque eficaz para este propósito es presentar resúmenes de prevalencias. Para estimar la probabilidad de que las diferencias entre el grupo de tratamiento y el de control no se produzcan simplemente por casualidad, se puede realizar una prueba estadística. Este método bastante tosco se ha complementado recientemente con metodologías más sensibles, basadas en grupos y redes de aprendizaje automático, y análisis multivariados. Otra novedad importante en el análisis de datos de seguridad son los nuevos conocimientos sobre la prueba de hipótesis, que favorecen las hipótesis alternativas en lugar de las hipótesis nulas. Finalmente se aborda el tema de la dependencia. Los efectos adversos pueden ser dependientes o independientes del resultado principal. Los efectos adversos dependientes dependen no sólo de las modalidades de tratamiento, sino también del resultado de los ensayos. Las heterogeneidades aleatorias, los valores atípicos, los factores de confusión y los factores de interacción son comunes en los ensayos clínicos, y todos ellos pueden considerarse tipos de efectos adversos del tipo dependiente. Las regresiones aleatorias y los análisis de varianza, los agrupamientos de alta dimensión, las correlaciones parciales, los modelos de ecuaciones estructurales y otros métodos bayesianos son útiles para su análisis. La edición actual fue escrita especialmente para estudiantes y profesionales médicos y de la salud. Proporciona ejemplos de métodos analíticos modernos que hasta ahora no se han utilizado en gran medida. Los 16 capítulos tienen dos características principales: en primer lugar, son para el uso actual y, en segundo lugar, intentan decir lo que los lectores necesitan saber para comprender los métodos. Se ofrecen análisis paso a paso y se proporcionan ejemplos de autoevaluación. Cada capítulo se puede estudiar de forma independiente. |
| Nota de contenido: |
Preface -- General Introduction -- Significant and Insignificant Adverse Effect -- Incidence Ratios and Reporting Ratios of Adverse Effects -- Safety Analysis and the Alternative Hypothesis -- Forest Plots of Adverse Effects -- Graphics of Adverse Effects -- Repeated Measures Methods for Testing Adverse Effects -- Benefit Risk Ratios -- Equivalence, Non-inferiority and Superiority Testing of Adverse Effects -- Part II The Analysis of Dependent Adverse Effects -- Independent and Dependent Adverse Effects. Categorical Predictors Assessed as Dependent Adverse Effects. Adverse Effect of the Dependent Type in Crossover Trial -- Confoundings and Interactions Assessed as Dependent Adverse Effects -- Subgroup Characteristics Assessed as Dependent Adverse Effects -- Random Effects Assessed as Dependent Adverse Effects -- Outliers Assessed as Dependent Adverse Effects -- Index. . |
| 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 |
Analysis of Safety Data of Drug Trials : An Update [documento electrónico] / Cleophas, Ton J., Autor ; Zwinderman, Aeilko H., Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XI, 217 p. 191 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-05804-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Biología Investigación biomédica Estadística y Computación |
| Índice Dewey: |
610.72 Medicina (Investigación Experimental) |
| Resumen: |
Los autores, como profesores de estadística en varias universidades de Europa, están preocupados por la mala calidad del análisis de los datos de seguridad de los ensayos clínicos, a pesar de su importancia en el desarrollo de fármacos y la farmacovigilancia. Los ensayos clínicos que no abordan adecuadamente la seguridad no son éticos. Un enfoque eficaz para este propósito es presentar resúmenes de prevalencias. Para estimar la probabilidad de que las diferencias entre el grupo de tratamiento y el de control no se produzcan simplemente por casualidad, se puede realizar una prueba estadística. Este método bastante tosco se ha complementado recientemente con metodologías más sensibles, basadas en grupos y redes de aprendizaje automático, y análisis multivariados. Otra novedad importante en el análisis de datos de seguridad son los nuevos conocimientos sobre la prueba de hipótesis, que favorecen las hipótesis alternativas en lugar de las hipótesis nulas. Finalmente se aborda el tema de la dependencia. Los efectos adversos pueden ser dependientes o independientes del resultado principal. Los efectos adversos dependientes dependen no sólo de las modalidades de tratamiento, sino también del resultado de los ensayos. Las heterogeneidades aleatorias, los valores atípicos, los factores de confusión y los factores de interacción son comunes en los ensayos clínicos, y todos ellos pueden considerarse tipos de efectos adversos del tipo dependiente. Las regresiones aleatorias y los análisis de varianza, los agrupamientos de alta dimensión, las correlaciones parciales, los modelos de ecuaciones estructurales y otros métodos bayesianos son útiles para su análisis. La edición actual fue escrita especialmente para estudiantes y profesionales médicos y de la salud. Proporciona ejemplos de métodos analíticos modernos que hasta ahora no se han utilizado en gran medida. Los 16 capítulos tienen dos características principales: en primer lugar, son para el uso actual y, en segundo lugar, intentan decir lo que los lectores necesitan saber para comprender los métodos. Se ofrecen análisis paso a paso y se proporcionan ejemplos de autoevaluación. Cada capítulo se puede estudiar de forma independiente. |
| Nota de contenido: |
Preface -- General Introduction -- Significant and Insignificant Adverse Effect -- Incidence Ratios and Reporting Ratios of Adverse Effects -- Safety Analysis and the Alternative Hypothesis -- Forest Plots of Adverse Effects -- Graphics of Adverse Effects -- Repeated Measures Methods for Testing Adverse Effects -- Benefit Risk Ratios -- Equivalence, Non-inferiority and Superiority Testing of Adverse Effects -- Part II The Analysis of Dependent Adverse Effects -- Independent and Dependent Adverse Effects. Categorical Predictors Assessed as Dependent Adverse Effects. Adverse Effect of the Dependent Type in Crossover Trial -- Confoundings and Interactions Assessed as Dependent Adverse Effects -- Subgroup Characteristics Assessed as Dependent Adverse Effects -- Random Effects Assessed as Dependent Adverse Effects -- Outliers Assessed as Dependent Adverse Effects -- Index. . |
| 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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Analysis of Safety Data of Drug Trials
