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490 1 _aStatistics in Practice Ser.
505 0 _aIntroducción -- Ensayos cruzados en investigación clínica -- Contenido -- Prefacio a la segunda edición -- Prefacio a la primera edición -- 1 Introducción -- 1.1 El propósito de este capítulo -- 1.2 Un ejemplo -- 1.3 ¿Por qué se cruzan -sobre los ensayos realizados? -- 1.4 ¿Cuáles son las desventajas de los ensayos cruzados? -- 1.5 ¿Dónde son útiles los ensayos cruzados? -- 1.6 ¿Qué actitud ante los ensayos cruzados se adoptará en este libro? -- 1.7 Transferencia -- 1.8 ¿Qué se puede hacer con respecto a la transferencia? -- 1.9 Otras actitudes a adoptar -- 1.10 ¿Dónde más se puede informarse sobre ensayos cruzados? -- 2 Algunas consideraciones básicas acerca de la estimación en ensayos clínicos* -- 2.1 El propósito de este capítulo -- 2.2 Conocimiento previo asumido -- 2.3 Control en ensayos clínicos -- 2.4 Dos propósitos de la estimación -- 2.5 Algunas características de la estimación -- 2.6 Consecuencias prácticas para ensayos cruzados -- 3 El diseño AB/BA con datos normales -- 3.1 Un ejemplo -- 3.2 Un análisis simple ignorando el efecto del período -- 3.3 Enfoque de Student* -- 3.4 Supuestos en la t de pares emparejados enfoque -- 3.5 Ajuste por un efecto de período: enfoque t de dos muestras -- 3.6 Ajuste por un efecto de período: el enfoque de Hills-Armitage -- 3.7 Examen de los efectos de período -- 3.8 Pruebas de arrastre y/o tratamiento por interacción de período * -- 3.9 Un modelo para el cruce AB/BA* -- 3.10 ¿Traslado o tratamiento por interacción del período?* -- 3.11 Intervalos de confianza para el traspaso* -- 3.12 ¿Se dispone de estimadores insesgados del efecto del tratamiento? * -- 3.13 ¿Podemos ajustar por arrastre?* -- 3.14 El análisis en dos etapas* -- 3.15 Corrección del procedimiento de dos etapas* -- 3.16 Uso de mediciones de referencia -- 3.17 Un enfoque bayesiano -- 3.18 Análisis por computadora -- 3.19 Lecturas adicionales -- 3.20 Recomendaciones -- Apéndice 3.1 Análisis con GenStat® -- Apéndice 3.2 Análisis con S -Plus® -- 4 Otros resultados y el diseño AB/BA Más información sobre este texto de origenPara obtener más información sobre la traducción, se necesita el texto de origen Enviar comentarios Paneles laterales
505 8 _a4.1 Introducción -- 4.2 Transformaciones -- 4.3 Métodos no paramétricos -- 4.4 Resultados binarios -- 4.5 Datos categóricos ordenados -- 4.6 Datos de frecuencia -- 4.7 Datos de 'supervivencia'* -- 4.8 Comentarios finales -- Apéndice 4.1 Análisis con GenStat® -- Apéndice 4.2 Análisis con S-Plus® -- 5 Datos normales de diseños con tres o más tratamientos -- 5.1 ¿Por qué tenemos diseños con tres o más tratamientos? -- 5.2 Secuencias para ensayos con tres o más tratamientos -- 5.3 Análisis ignorando el efecto del período -- 5.4 Teniendo en cuenta los efectos del período -- 5.5 Otros temas varios -- 5.6 Recomendaciones -- Apéndice 5.1 Análisis con GenStat® -- Apéndice 5.2 Análisis con S-Plus® -- 6 Otros resultados de diseños con tres o más tratamientos -- 6.1 Introducción -- 6.2 Análisis que no tienen en cuenta los efectos del período -- 6.3 Análisis no paramétricos que ajustan los efectos del período -- 6.4 Tipo Hodges-Lehmann estimadores* -- 6.5 Una prueba de signo ajustada al período estratificado -- 6.6 Datos binarios -- 6.7 Otros análisis -- Apéndice 6.1 Análisis con GenStat® -- Apéndice 6.2 Análisis con S-Plus® -- 7 Algunos diseños especiales -- 7.1 El alcance de este capítulo -- 7.2 Diseños factoriales -- 7.3 Diseños de bloques incompletos -- 7.4 n de 1 ensayo -- 7.5 Estudios de bioequivalencia -- Apéndice 7.1 Análisis con GenStat® -- Apéndice 7.2 Análisis con S-Plus® -- 8 Gráficas y tablas presentación de ensayos cruzados -- 8.1 Principio básico les -- 8.2 Listados de pacientes -- 8.3 Gráficos de dispersión de respuesta por paciente -- 8.4 Gráficos de dispersión de tratamiento por tratamiento -- 8.5 Histogramas de tratamiento por tratamiento -- 8.6 Gráficos de dispersión del estimador básico -- 8.7 Gráficos de efecto -- 8.8 Residuo centrado en el tratamiento parcelas -- 9 Varios problemas de diseño -- 9.1 Introducción -- 9.2 ¿Grupo paralelo o cruce? -- 9.3 Arrastre y duración del período de lavado -- 9.4 Elección de secuencias para un cruce -- 9.5 Cuestiones relativas al tamaño de la muestra Más información sobre este texto de origenPara obtener más información sobre la traducción, se necesita el texto de origen Enviar comentarios Paneles laterales
505 8 _a9.6 Abandonos, violaciones del protocolo y observaciones faltantes -- Apéndice 9.1 Planificación de ensayos con GenStat® -- Apéndice 9.2 Planificación de ensayos con S-Plus® -- 10 Enfoques matemáticos para el arrastre* -- 10.1 El propósito de este capítulo -- 10.2 Un ejemplo ilustrativo -- 10.3 Cinco razones para creer que el modelo simple de transferencia no es útil -- 10.4 En resumen: el caso en contra de los enfoques matemáticos para la transferencia -- 10.5 Usando el modelo simple de transferencia -- 10.6 Donde para obtener más información sobre el modelo de transferencia simple -- Referencias -- Índice de autores -- Índice de materias
520 _aLos ensayos cruzados son una clase importante de diseño utilizada en la industria farmacéutica y la investigación médica, y su uso continúa creciendo. Ensayos cruzados en investigación clínica, segunda edición, se ha actualizado por completo para incluir la última metodología utilizada en el diseño y análisis de ensayos cruzados. Incluye más material de antecedentes, una mayor cobertura de importantes técnicas estadísticas, incluidos los métodos bayesianos, y una discusión sobre el análisis utilizando varios paquetes de software estadístico. * Cobertura completa del diseño y análisis de ensayos cruzados. * Cada técnica se explica cuidadosamente y las matemáticas se reducen al mínimo. * Presenta muchos ejemplos reales y originales, tomados de la vasta experiencia del autor. * Incluye discusión de análisis usando SAS, S-Plus y GenStat, StatXact y Excel. * Escrito en un estilo adecuado tanto para estadísticos como para médicos. * Los programas informáticos que acompañan a los ejemplos del libro se pueden descargar de la Web. Principalmente dirigido a estadísticos e investigadores que trabajan en la industria farmacéutica, el libro también atraerá a médicos involucrados en investigación clínica y estudiantes de estadística médica.
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_dNew York : John Wiley & Sons, Incorporated,c2002
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