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これから実験台が増えるので、統計精度も改善するでしょう
統計的有意差が無いってことは、「効果がないか、あまり効かない」なんじゃなかろうか。実験のデザイン次第だけど。その場合、統計精度が改善しても「あまり効かない」と「効果がない」の区別が付くようになるだけで、薬として使い物にならないのでは。つまり、統計精度を改善するため追加実験しても無駄なのでは。
統計的有意差が無いってことは(今回の試験だけでは)「効果があるとは言えない」であって、「効果が無い」「効果が薄い」ではないんですけどね…。
単純に運が悪い人ばかりをサンプルに選んじゃった可能性というのもあれば、見えてない強い因子を見逃してる(
統計精度、というのをどういうつもりで使ってるかも分かりませんが、例えばサンプル数を増やせばより”間違う”可能性が減らせます。でも、『効果があるか否か』の検定で有意差で区別されるのはあくまで「『効果が無い』を否定できるかどうか」であって、効果の大きさではないです。それは『効果が○○より大きいか否か』という別の検定手法を用いて判断されるべきものです。「統計的」という言葉を用いる限り、ここを混ぜて話してはいけません。(逆に言うと、「効果の有無」で有意差が出てもその有効性は臨床的には微々たるもの、というケースもあり得るのです)
単に「効果がないか薄いから有意差出てないんじゃないの」という話だけならおかしくないんですけどね。(上記とこの文との違いは理解されづらい
>単純に運が悪い人ばかりをサンプルに選んじゃった可能性というのもあれば、見えてない強い因子を見逃してる(
なんか途中で切れちゃってすまない…。
例えば早期にしか効かない薬を海外では早期患者に、国内では重症患者に、って投与したら当然効かない結果が出たりする。でも、それを主張するためには国内データから軽症には効いてるという「可能性」をサブ解析で検定して、それを踏まえた次の試験で確認しなきゃいけない。単に「そう思えるから、日本でも軽症患者に使えば効くので承認して」とは言えない。
#が、諸々の条件をクリアできれば「軽症に効くという結果は得られてないが副作用が少なく海外で軽症への実績が十分あれば承認するよ」というシステムもあるっちゃある。複雑なのでキリが無い
おっしゃることは正しいと思います。ただ、この手の試験をする場合は試験結果が無駄にならないよう、十分な有意差が出るだけのサンプル数を用意すると思うんですよ。3月に試験開始ということは必要なサンプル数を見積もるのに必要な情報は集まっていそうですし。なのに統計的有意差が出なかったということは、ばらつきの中に埋もれてしまう程度の差しか無いのかな、と思った次第です。もっとも、「ダメ元でやってみよう」というのもありえるわけで。それで自分の元コメント中で「実験のデザイン次第」と書いていました。
そうするとつまりこの話って、
アビガンにCOVID-19の治療効果はある?調べてみました!↓調べてみましたが、よくわかりませんでしたいかがでしたでしょうか?
ってこと?
そう言いたければ、そういうことですけどね。そういうblogと違うのは、本当に試験を実施して情報を集めた結果であって、椅子に座ったままロクにググる能力もなく結果を出したわけじゃないってことですが。
真面目に言えば、早期に結果が欲しいというから現実的に可能な症例数と比較対照を設定して試験をしてみたが、バッチリOK!というほどスッキリした結果は得られなかった、ということ。急ぎではない新薬開発なら2週間~2ヶ月くらいかける数十例の試験を2つ3つと数百例の試験を1つ2つ実施して合計3~10年かけて結果を出すところを半年も待たず何らかの結果を出せという形で設計することになってるので条件はキツい。「ノメバナオール」ってくらいバッチリ効く薬だったらこれでも結果が出たかもしれないが、まあ重症率が数%おちるとか死亡例が数例減るかもとかいう効果だったら有意差はそうそう期待できないですね。(この数%、数例にどの程度臨床的意義があるかは私には判断できませんが)
#使用と不使用の時の差が小さいほど、試験の症例数を増やさないと検出力は上げられない
>「ノメバナオール」いきなりこういうの入れるの卑怯だろwwこの小林製薬め!(誉め言葉)
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精度向上 (スコア:0)
これから実験台が増えるので、統計精度も改善するでしょう
Re: (スコア:1)
統計的有意差が無いってことは、「効果がないか、あまり効かない」なんじゃなかろうか。実験のデザイン次第だけど。その場合、統計精度が改善しても「あまり効かない」と「効果がない」の区別が付くようになるだけで、薬として使い物にならないのでは。つまり、統計精度を改善するため追加実験しても無駄なのでは。
Re:精度向上 (スコア:1)
統計的有意差が無いってことは(今回の試験だけでは)「効果があるとは言えない」であって、「効果が無い」「効果が薄い」ではないんですけどね…。
単純に運が悪い人ばかりをサンプルに選んじゃった可能性というのもあれば、見えてない強い因子を見逃してる(
統計精度、というのをどういうつもりで使ってるかも分かりませんが、例えばサンプル数を増やせばより”間違う”可能性が減らせます。
でも、『効果があるか否か』の検定で有意差で区別されるのはあくまで「『効果が無い』を否定できるかどうか」であって、効果の大きさではないです。
それは『効果が○○より大きいか否か』という別の検定手法を用いて判断されるべきものです。
「統計的」という言葉を用いる限り、ここを混ぜて話してはいけません。
(逆に言うと、「効果の有無」で有意差が出てもその有効性は臨床的には微々たるもの、というケースもあり得るのです)
単に「効果がないか薄いから有意差出てないんじゃないの」という話だけならおかしくないんですけどね。(上記とこの文との違いは理解されづらい
Re:精度向上 (スコア:1)
>単純に運が悪い人ばかりをサンプルに選んじゃった可能性というのもあれば、見えてない強い因子を見逃してる(
なんか途中で切れちゃってすまない…。
例えば早期にしか効かない薬を海外では早期患者に、国内では重症患者に、って投与したら当然効かない結果が出たりする。
でも、それを主張するためには国内データから軽症には効いてるという「可能性」をサブ解析で検定して、それを踏まえた次の試験で確認しなきゃいけない。
単に「そう思えるから、日本でも軽症患者に使えば効くので承認して」とは言えない。
#が、諸々の条件をクリアできれば「軽症に効くという結果は得られてないが副作用が少なく海外で軽症への実績が十分あれば承認するよ」というシステムもあるっちゃある。複雑なのでキリが無い
Re:精度向上 (スコア:1)
おっしゃることは正しいと思います。
ただ、この手の試験をする場合は試験結果が無駄にならないよう、十分な有意差が出るだけのサンプル数を用意すると思うんですよ。3月に試験開始ということは必要なサンプル数を見積もるのに必要な情報は集まっていそうですし。なのに統計的有意差が出なかったということは、ばらつきの中に埋もれてしまう程度の差しか無いのかな、と思った次第です。
もっとも、「ダメ元でやってみよう」というのもありえるわけで。それで自分の元コメント中で「実験のデザイン次第」と書いていました。
Re: (スコア:0)
そうするとつまりこの話って、
アビガンにCOVID-19の治療効果はある?調べてみました!
↓
調べてみましたが、よくわかりませんでした
いかがでしたでしょうか?
ってこと?
Re: (スコア:0)
そう言いたければ、そういうことですけどね。
そういうblogと違うのは、本当に試験を実施して情報を集めた結果であって、椅子に座ったままロクにググる能力もなく結果を出したわけじゃないってことですが。
真面目に言えば、早期に結果が欲しいというから現実的に可能な症例数と比較対照を設定して試験をしてみたが、バッチリOK!というほどスッキリした結果は得られなかった、ということ。
急ぎではない新薬開発なら2週間~2ヶ月くらいかける数十例の試験を2つ3つと数百例の試験を1つ2つ実施して合計3~10年かけて結果を出すところを半年も待たず何らかの結果を出せという形で設計することになってるので条件はキツい。
「ノメバナオール」ってくらいバッチリ効く薬だったらこれでも結果が出たかもしれないが、まあ重症率が数%おちるとか死亡例が数例減るかもとかいう効果だったら有意差はそうそう期待できないですね。(この数%、数例にどの程度臨床的意義があるかは私には判断できませんが)
#使用と不使用の時の差が小さいほど、試験の症例数を増やさないと検出力は上げられない
Re: (スコア:0)
>「ノメバナオール」
いきなりこういうの入れるの卑怯だろww
この小林製薬め!(誉め言葉)