監訳者まえがき
初版の序論
序　論
1　アダプティブデザインの概要
　1.1　アダプティブデザインとは何か？
　1.2　規制当局の考え
　1.3　対象患者集団
　1.4　統計的推測
　1.5　実務上の課題
　1.6　本書の目的と範囲
2　試験実施計画書の改訂
　2.1　はじめに
　2.2　対象患者集団の変化
　2.3　共変量調整解析
　　2.3.1　連続型評価項目
　　2.3.2　二値反応
　2.4　感度指標の評価
　　2.4.1　εが確率変数で，C が固定値の場合
　　2.4.2　εが固定値で，C が確率変数の場合
　2.5　サンプルサイズ調整
　2.6　おわりに
3　アダプティブランダム化
　3.1　従来型のランダム化
　3.2　治療アダプティブランダム化
　3.3　共変量アダプティブランダム化
　3.4　反応アダプティブランダム化
　3.5　アダプティブランダム化の論点
　3.6　おわりに
4　アダプティブ仮説
　4.1　仮説の変更
　4.2　優越性から非劣性への変更
　4.3　おわりに
5　アダプティブ用量漸増試験
　5.1　はじめに
　5.2　がん第I 相試験におけるCRM
　5.3　頻度流・Bayes 流ハイブリッドアダプティブデザイン
　　5.3.1　シミュレーション
　5.4　デザイン選択とサンプルサイズ
　　5.4.1　デザイン選択の判定基準
　　5.4.2　サンプルサイズの正当化
　5.5　おわりに
6　アダプティブ群逐次デザイン
　6.1　逐次法
　6.2　群逐次デザインの一般法
　6.3　早期中止境界
　6.4　アルファ消費関数
　6.5　独立なp 値に基づく群逐次デザイン
　6.6　中止境界の計算
　6.7　群逐次試験のモニタリング
　6.8　条件付き検出力
　6.9　実際的な問題
7　アダプティブシームレスデザインの統計的検定
　7.1　シームレスデザインの効率性
　7.2　ステップワイズ検定とアダプティブな方法
　7.3　対比検定と未調整p 値
　7.4　シームレスデザインの比較
　7.5　敗者脱落アダプティブデザイン
　7.6　おわりに
8　アダプティブサンプルサイズ調整
　8.1　盲検下のサンプルサイズ再設定
　8.2　Cui-Hung-Wang の方法
　8.3　Proschan-Hunsberger の方法
　8.4　Müller-Schäfer 法
　8.5　Bauer-Köhne 法
　8.6　独立なp 値に基づく方法の一般化
　8.7　逆正規法
　8.8　おわりに
9　アダプティブ2 段階デザイン
　9.1　はじめに
　9.2　実務上の課題
　　9.2.1　柔軟性と効率性
　　9.2.2　妥当性と完全性
　　9.2.3　規制当局の見解と懸念
　9.3　アダプティブ2 段階デザインの種類
　9.4　試験の目的とエンドポイントが同じシームレスデザインの解析
　　9.4.1　早期有効中止
　　9.4.2　早期有効または無効中止
　　9.4.3　条件付き検出力
　9.5　エンドポイントが異なるシームレスデザインの解析
　　9.5.1　連続データ
　　9.5.2　二値データ
　　9.5.3　イベントまでの時間データ
　　9.5.4　注意点
　9.6　試験目的・エンドポイントが異なるシームレスデザインの解析
　　9.6.1　非アダプティブ型
　　9.6.2　アダプティブ型
　　9.6.3　事例：C 型肝炎ウィルスの臨床試験
　9.7　おわりに
10　アダプティブ治療切り替え
　10.1　潜在イベント時間モデル
　10.2　潜在ハザードを含む比例ハザードモデル
　10.3　混合指数モデル
　10.4　おわりに
11　Bayes 流アプローチ
　11.1　Bayes 流アプローチの基本概念
　11.2　単群試験に対する多段階ステージデザイン
　11.3　Bayes 流の最適アダプティブデザイン
　11.4　おわりに
12　バイオマーカー・アダプティブデザイン
　12.1　はじめに
　12.2　バイオマーカーの種類と検証
　　12.2.1　バイオマーカーの種類
　　12.2.2　バイオマーカーの検証
　　12.2.3　バイオマーカー，治療，真のエンドポイントの間の変換
　　12.2.4　多重性と偽陽性
　　12.2.5　留意点
　12.3　分類バイオマーカーを用いたデザイン
　　12.3.1　適切な対象集団の選別過程
　　12.3.2　分類バイオマーカーに対する古典的デザイン
　　12.3.3　分類バイオマーカーのアダプティブデザイン
　　12.3.4　事例：バイオマーカー・アダプティブデザイン
　12.4　予後バイオマーカーのアダプティブデザイン
　　12.4.1　最適なデザイン
　　12.4.2　生存時間をエンドポイントとした試験における予後バイオマーカー
　12.5　効果予測バイオマーカーのアダプティブデザイン
　12.6　おわりに
　12.7　付　録
　　12.7.1　2 段階デザインと古典的な1 段階デザインに対するSAS マクロ
　　12.7.2　2 群比較のバイオマーカー・アダプティブデザインに対するSAS マクロ
13　標的臨床試験
　13.1　はじめに
　13.2　潜在的影響と意義
　13.3　治療効果の評価
　　13.3.1　研究デザイン
　　13.3.2　統計手法
　　13.3.3　シミュレーション実験
　13.4　他の試験デザインとモデル
　　13.4.1　FDA の推奨する研究デザイン
　　13.4.2　統計手法
　13.5　おわりに
14　サンプルサイズと検出力の推定
　14.1　シミュレーションの設定
　　14.1.1　シミュレーションの枠組み
　　14.1.2　中止基準
　14.2　p 値の和に基づく方法
　14.3　p 値の積に基づく方法
　14.4　逆正規法
　14.5　サンプルサイズ再設定
　14.6　おわりに
15　規制上の視点― FDA のドラフトガイダンスの概説
　15.1　はじめに
　15.2　FDA のドラフトガイダンス
　15.3　十分に理解・適用されてきたデザイン
　　15.3.1　ベースラインデータに基づく組み入れ基準の変更
　　15.3.2　割付を明らかにしないサンプルサイズの見直し
　　15.3.3　有効性に関連しない評価項目に基づく計画変更
　　15.3.4　無益性の群逐次デザイン
　　15.3.5　治療の違いに独立な計画の変更
　15.4　十分に理解・適用されていないデザイン
　　15.4.1　十分に理解・適用されていないデザイン
　　15.4.2　統計学的考察
　15.5　アダプティブデザインの実施
　　15.5.1　アダプティブデザインにおける試験実施計画書
　　15.5.2　アダプティブ臨床試験の適切な文書
　　15.5.3　FDA との対話
　　15.5.4　特別試験実施計画書審査
　　15.5.5　実施と文書化
　15.6　おわりに
16　事例研究
　16.1　考慮すべき基本的事項
　16.2　アダプティブ群逐次デザイン
　16.3　アダプティブ用量漸増デザイン
　16.4　アダプティブ2 段階第II/III 相デザイン
参考文献
索　引