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二元数据双臂试验中的贝叶斯等效性检验与荟萃分析

Bayesian Equivalence Testing and Meta-Analysis in Two-Arm Trials with Binary Data.

作者信息

Kpekpena Cynthia, Muthukumarana Saman

机构信息

Department of Statistics, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada R3T 2N2.

出版信息

Comput Math Methods Med. 2018 Aug 8;2018:8134132. doi: 10.1155/2018/8134132. eCollection 2018.

DOI:10.1155/2018/8134132
PMID:30159005
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6109545/
Abstract

We consider a Bayesian approach for assessing hypotheses of equivalence in two-arm trials with binary Data. We discuss the development of likelihood, the prior, and the posterior distributions of parameters of interest. We then examine the suitability of a normal approximation to the posterior distribution obtained via a Taylor series expansion. The Bayesian inference is carried out using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. We illustrate the methods using actual data arising from two-arm clinical trials on preventing mortality after myocardial infarction.

摘要

我们考虑一种贝叶斯方法,用于评估具有二元数据的双臂试验中的等效性假设。我们讨论了似然函数、先验分布以及感兴趣参数的后验分布的发展。然后,我们研究通过泰勒级数展开获得的后验分布的正态近似的适用性。贝叶斯推断使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行。我们使用来自预防心肌梗死后死亡率的双臂临床试验的实际数据来说明这些方法。

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