multiarm Download multiarm源代码下载

multiarm

PowerBuilder

1.0.0

下载

Multiarm

描述

multiarm提供的功能以帮助设计单阶段和多阶段的多臂临床试验。无论哪种情况，可用的功能都可以确定样本量，试验模拟，分析操作特征计算以及几个信息图的生产。

请注意，R闪亮的图形用户界面也可用于设计单阶段试验；可以使用multiarm::gui()在R中访问它，也可以在https：//mjgrayling.shinyapps.io/multiarm在线访问它。有关此应用程序的其他信息可以在Grayling和Wason（2020）中找到。

入门

您可以使用以下方式安装GitHub的multiarm的最新开发版本

 devtools :: install_github( " mjg211/multiarm " )

可以在下面找到一个介绍性的示例。对于单阶段设计，可以在软件包Vignette中获得更详细的支持，可以使用vignette("single_stage", package = "multiarm") 。另请参见Grayling和Wason（2020）。有关进一步的帮助，请发送电子邮件至[email protected]。

细节

目前总共有46个功能。他们的命名惯例使得几个字符串在一起，并以下划线分开。第一个字符串指示该函数的目的（即，其执行的计算类型）：

build_###_###() ：构建多ARM临床试验设计对象，例如des_###_###()函数返回的对象。当特定设计引起人们的关注时使用。
des_###_###() ：确定特定类型的多臂临床试验设计所需的样本量。
gui() ：提供图形用户界面来设计确定。
opchar_###_###() ：通过多元正常集成，确定提供的多臂临床试验设计的操作特性（功率，家庭误差等）。
plot.multiarm_des_###_###() ：与提供的多臂临床试验设计有关的信息图（功率，错误发现率曲线等）。
sim_###_###() ：通过模拟，经验估计提供的多臂临床试验设计的操作特性（功率，家庭误差等）。

第二个表示设计：

###_dtl_###() ：与多阶段的掉落式设计有关。参见，例如Wason等人（2017年）。
###_gs_###() ：与组 - 序列的多臂多阶段设计有关。参见，例如，Magirr等人（2012年）。
###_ss_###() ：与单阶段设计有关。参见，例如，Grayling和Wason（2020）。

第三表示该函数的结果类型：

###_###_bern() ：假设Bernoulli分布的主要结果。
###_###_norm() ：假设正态分布的主要结果。
###_###_pois() ：假设泊松分布的主要结果。

示例：正态分布的单阶段设计

通常， des_###_###()函数将首先用于确定感兴趣的试用参数的设计。例如，考虑设计一个单级试验：

三个实验治疗组（请参阅K ）。
希望使用Dunnett的校正来控制家庭误差最多5％（请参阅alpha和correction ）。
希望边际能力拒绝临床相关差异为1的每个无效假设为80％（请参阅beta ， delta1和power ）。
假设所有响应的标准偏差为1（请参见sigma ）。
将患者平均分配给每个手臂（请参阅ratio ）。

为了计算设计，我们将运行：

 des <- des_ss_norm( K          = 3 ,
                   alpha      = 0.05 ,
                   beta       = 0.2 ,
                   delta1     = 1 ,
                   sigma      = rep( 1 , 4 ),
                   ratio      = rep( 1 , 3 ),
                   correction = " dunnett " ,
                   power      = " marginal " )

然后，所需的总样本量为：

 des $ N
# > [1] 67.42534

此外，可以访问以下情况下的全球空，全球替代方案以及每个最不利的配置下的操作特性：

 des $ opchar
# > # A tibble: 5 x 20
# >    tau1  tau2  tau3   Pdis    Pcon     P1     P2     P3 FWERI1  FWERI2  FWERI3
# >   <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>   <dbl>
# > 1     0     0     0 0.0501 0.00109 0.0196 0.0196 0.0196 0.0501 0.00774 0.00109
# > 2     1     1     1 0.950  0.611   0.800  0.800  0.800  0      0       0      
# > 3     1     0     0 0.800  0.00330 0.800  0.0196 0.0196 0.0360 0.00330 0      
# > 4     0     1     0 0.800  0.00330 0.0196 0.800  0.0196 0.0360 0.00330 0      
# > 5     0     0     1 0.800  0.00329 0.0196 0.0196 0.800  0.0360 0.00330 0      
# > # … with 9 more variables: FWERII1 <dbl>, FWERII2 <dbl>, FWERII3 <dbl>,
# > #   PHER <dbl>, FDR <dbl>, pFDR <dbl>, FNDR <dbl>, Sens <dbl>, Spec <dbl>