Design and Analysis of Non-Inferiority Trials

Sprache: Englisch

Verlag: Chapman And Hall/CRC Jun 2020, 2020

0367576910 / 9780367576912

Serie: Buch 65 von 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The increased use of non-inferiority analysis has been accompanied by a proliferation of research on the design and analysis of non-inferiority studies. Using examples from real clinical trials, Design and Analysis of Non-Inferiority Trials brings together this body of research and confronts the issues involved in the design of a non-inferiority trial. Each chapter begins with a non-technical introduction, making the text easily understood by those without prior knowledge of this type of trial. Topics covered include:A variety of issues of non-inferiority trials, including multiple comparisons, missing data, analysis population, the use of safety margins, the internal consistency of non-inferiority inference, the use of surrogate endpoints, trial monitoring, and equivalence trialsSpecific issues and analysis methods when the data are binary, continuous, and time-to-eventThe history of non-inferiority trials and the design and conduct considerations for a non-inferiority trialThe strength of evidence of an efficacy finding and how to evaluate the effect size of an active control therapyA comprehensive discussion on the purpose and issues involved with non-inferiority trials, Design and Analysis of Non-inferiority Trials will assist current and future scientists and statisticians on the optimal design of non-inferiority trials and in assessing the quality of non-inferiority comparisons done in practice. 456 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9780367576912

Titel
Design and Analysis of Non-Inferiority Trials
Autor
Ivan S. F. Chan
Verlag
Chapman And Hall/CRC Jun 2020
Veröffentlichungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
0367576910
ISBN-13
9780367576912
Artikelgewicht
687 Gramm
Abmessungen
234x156x24 mm
Serie
Buch 65 von 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics

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