February 10, 2017
14:30
Louvain-la-Neuve
ISBA - D115 (Seminar Room Bernouilli)
Données historiques dans les essais cliniques: Meta-Analytical Predictive prior
Abstract:
En règle générale, les résultats d’essais cliniques ne sont pas analysés et interprétés de manière isolée. Des données d’études précédentes (définies dans un même contexte) fournissent des informations pertinentes pour définir le design d’une nouvelle étude. Des données concernant le bras placebo sont souvent disponibles et permettent une réduction de la taille d’échantillon avec un impact positif sur les couts, le recrutement et la durée de l’essais. L’introduction de données historiques est une approche Bayésienne dans ce sens que l’information disponible est traduite dans le prior en tenant compte de la variabilité inter-études.
L’approche dite du Meta-Analytical Predictive (MAP) prior a été développée afin de définir
une distribution à priori pour un endpoint normal sur base de données historiques. Cette
méthode peut être élargie à d’autres type d’enpoints (données de comptage, endpoint binaire…). Dans cet exposé, nous commencerons par mettre en parallèle la statistique fréquentiste et la statistique bayésienne. Nous rappellerons ensuite quels sont les principes de base de la statistique bayésienne : définition d’un prior, utilisation du posterior dans le processus de decision-making, prédiction… La seconde partie de cet exposé se concentrera sur la définition d’une distribution à priori et plus particulièrement sur l’intégration de données historiques dans la construction du prior. Les aspects théoriques du MAP seront développés ainsi que plusieurs exemples pratiques.
une distribution à priori pour un endpoint normal sur base de données historiques. Cette
méthode peut être élargie à d’autres type d’enpoints (données de comptage, endpoint binaire…). Dans cet exposé, nous commencerons par mettre en parallèle la statistique fréquentiste et la statistique bayésienne. Nous rappellerons ensuite quels sont les principes de base de la statistique bayésienne : définition d’un prior, utilisation du posterior dans le processus de decision-making, prédiction… La seconde partie de cet exposé se concentrera sur la définition d’une distribution à priori et plus particulièrement sur l’intégration de données historiques dans la construction du prior. Les aspects théoriques du MAP seront développés ainsi que plusieurs exemples pratiques.
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