Анализ результатов клинических испытаний лекарственных средств. Часть 4
В верхнее тематическое оглавление
Тематическое оглавление (Учебно-методическое (что там у компьютера внутри и как с ним бороться))
предыдущее по теме…………………………………
следующее по теме
предыдущее по другим темам……………
следующее по другим темам
Многоуважаемые господа!
Среди выкладываемых мною учебно-методических материалов есть также и посвященные сбору и анализу результатов клинических испытаний лекарственных средств. Однако, для того, чтобы проводить статистический анализ данных, нужно также хорошо представлять, что, как и зачем собирается.
Продолжаю выкладывать эссе на эту тему
Итак: Часть 4. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ КЛИНИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ
Доцент Щикотиллло.
Полезные побочные действия лекарств. Избранные лекции по клинической фармакологии (адаптировано для операторов машинного доения, прядильщиц и врачей-анестезиологов)
Итак, клинические испытания - позади. Потрачена не одна сотня лимонов баксов, и закончились они, по сути, полным провалом (к примеру, потому, что принимали в них участие зажравшиеся западные коновалы - худшие из них, как правило, макаронники и лягушатники. Они уже давно забыли, по какому месту молоточком стучать, а только и делают, что на медсестёр всё спихивают). Польний Писдьетс, как говаривал Иэн Пэрри, владелец одного английского спортивного ТВ-канала и охотник за большегрудыми москвичками. Левожопин не работает! Но тут в дело вступают подмазанные статистики и, как в былые времена их советские коллеги из ЦСУ, переворачивают цифры с ног на голову. В результате многофакторного ковариационного анализа и стратификации по исходным значениям вторичного параметра оптимизации методом крутого восхождения с использованием латинских квадратов в транскрипции Дебюсси си-минор получается, что Левожопин всё-таки работает, но только у особой подгруппы больных (например, худые неженатые диабетики-португальцы, носящие оба яйца в левой штанине).
Тут должен сказать, что часть про статобработку данных прописана как-то недостаточно развесисто. То ли уважаемый аффтар работал с очень скромными, то ли с недостаточно изощренными математиками.
Всего лишь многофакторный линейный анализ. Фи. Не комильфо. Намного интереснее использование других методов прогнозирования и нелинейной дискриминации, хотя бы те же модные сейчас нейронные сети. Или просто написать, что использовались методы теории распознавания образов в их робастной модификации применительно к задачам теории нечетких множеств.
Есть и специализированные методы, заточенные именно под клинические испытания. Мне тут очень понравился активно используемый метод параллельных прямых. Строгая формулировка такая: используется предположение, что для двух препаратов (нового и хорошо изученного) кривые соотношения доза/эффект в двойных логарифмических координатах получаются при помощи сдвига по оси абсцисс.
Понимаете, я из этой абракадабры вполне могу понять, что используется следующее, только замаскированное, предположение: что у двух препаратов при изменении дозы в одинаковое число раз аналогичным образом меняется и эффект. То есть если я знаю, что для некого препарата терапевтическая концентрация в 5 раз меньше летальной, то и для нового препарата нужно вначале найти летальную концентрацию, а потом развести ее в 5 раз, и будет всем счастье.
Продолжение следует. К началу - по стрелке "предыдущее по теме"