Predictive probability of success
সাফল্যের পূর্বাভাস সম্ভাবনা (পি. পি. ও. এস) একটি পরিসংখ্যান ধারণা যা সাধারণত স্বাস্থ্য কর্তৃপক্ষ সহ ওষুধ শিল্পে সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিতে, পিপিওএস হল বিদ্যমান তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতে সাফল্য পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা। এটি সাফল্যের এক ধরনের সম্ভাবনা। একটি বায়েসিয়ান উপায় যার দ্বারা পিপিওএস নির্ধারণ করা যেতে পারে তা হল সম্ভাব্য ভবিষ্যতের প্রতিক্রিয়াগুলির (পরবর্তী বিতরণ) উপর তথ্যের সম্ভাবনাকে সংহত করার মাধ্যমে। শেষ বিন্দুর প্রকারের উপর ভিত্তি করে পি. পি. ও. এস শ্রেণিবিন্যাসের প্রকারঃ স্বাভাবিক, বাইনারি, সময় থেকে ঘটনা। ট্রায়াল সরবরাহকারী তথ্য এবং পূর্বাভাসযোগ্য ট্রায়ালের মধ্যে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবিন্যাস ক্রস ট্রায়াল পিপিওএসঃ অন্য ট্রায়ালের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি ট্রায়াল থেকে ডেটা ব্যবহার করা ট্রায়ালের মধ্যে পিপিওএসঃ চূড়ান্ত বিশ্লেষণে একই ট্রায়ালের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অন্তর্বর্তীকালীন বিশ্লেষণে ডেটা ব্যবহার করা ডেটার সাথে শেষ বিন্দু (গুলি) এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা শেষ বিন্দুর মধ্যে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবিন্যাস 1 থেকে 1 পিপিওএসঃ একই শেষ বিন্দু 1 থেকে 1 * পিপিওএসের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি শেষ বিন্দু ব্যবহার করাঃ অন্য একটি ভিন্ন কিন্তু পরস্পর সম্পর্কিত শেষ বিন্দুর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি শেষ বিন্দু ব্যবহার করা শর্তসাপেক্ষ শক্তি এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তির সাথে সম্পর্ক শর্তসাপেক্ষ শক্তি হল একটি পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা যা ধরে নেয় যে পরামিতিটি একটি নির্দিষ্ট মানের সমান। আরও সুনির্দিষ্টভাবে, এই পরামিতিগুলি চিকিত্সা এবং প্লেসবো ইভেন্টের হার হতে পারে যা ভবিষ্যতের পর্যবেক্ষণগুলিতে স্থির করা যেতে পারে। এটি একটি ঘন ঘন পরিসংখ্যানগত শক্তি। শর্তসাপেক্ষ ক্ষমতা প্রায়শই একটি নির্দিষ্ট মানের সমান বলে ধরে নেওয়ার জন্য সমালোচিত হয় যা সত্য বলে জানা যায় না। যদি পরামিতিটির প্রকৃত মান জানা যায়, তাহলে পরীক্ষা করার প্রয়োজন নেই। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি এই সমস্যাটিকে সম্বোধন করে ধরে নেয় যে পরামিতিটির একটি নির্দিষ্ট বন্টন রয়েছে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি একটি বায়েসিয়ান শক্তি। বায়েসিয়ান সেটিং-এ একটি প্যারামিটার একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি একটি পরামিতি (গুলি) এর একটি ফাংশন, তাই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তিও একটি পরিবর্তনশীল। শর্তাধীন শক্তি এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি উভয়ই সাফল্যের মানদণ্ড হিসাবে পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য ব্যবহার করে। তবে পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য প্রায়শই সাফল্যকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য যথেষ্ট নয়। উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্য কর্তৃপক্ষের প্রায়শই নিবন্ধনের সিদ্ধান্তকে সমর্থন করার জন্য চিকিত্সার প্রভাবের মাত্রা পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যের চেয়ে বড় হতে হয়। এই সমস্যা সমাধানের জন্য, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা পি. পি. ও. এস-এর ধারণায় প্রসারিত করা যেতে পারে। পি. পি. ও. এস-এর সাফল্যের মানদণ্ড পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। এটি ক্লিনিকাল অর্থপূর্ণ ফলাফলের মতো অন্য কিছু হতে পারে। পিপিওএস একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের উপর শর্তযুক্ত শর্তাধীন সম্ভাব্যতা, তাই এটি একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলও। পর্যবেক্ষিত মানটি এলোমেলো চলকের একটি উপলব্ধি মাত্র। সাফল্যের পরবর্তী সম্ভাবনার সঙ্গে সম্পর্ক সাফল্যের পরবর্তী সম্ভাবনা পরবর্তী বন্টন থেকে গণনা করা হয়। পি. পি. ও. এস গণনা করা হয় ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণ থেকে। পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশন হল পরামিতি সম্পর্কে অনিশ্চয়তার সারসংক্ষেপ। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণে কেবলমাত্র পরামিতি সম্পর্কে অনিশ্চয়তা নেই, তবে ডেটা ব্যবহার করে পরামিতি অনুমান করার বিষয়েও অনিশ্চয়তা রয়েছে। উত্তরবর্তী বন্টন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বন্টনের গড় একই, তবে পূর্ববর্তীটির পার্থক্য কম। পি. পি. ও. এস পি. পি. ও. এস-এর বর্তমান অনুশীলনে সাধারণ সমস্যাগুলি এলোমেলোভাবে পর্যবেক্ষিত তথ্যের উপর শর্তযুক্ত একটি শর্তাধীন সম্ভাব্যতা এবং তাই এটি নিজেই একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল। বর্তমানে পি. পি. ও. এস-এর সাধারণ অনুশীলন প্রয়োগগুলিতে কেবল তার বিন্দু অনুমান ব্যবহার করে। এটি বিভ্রান্তিকর হতে পারে। একটি পরিবর্তনশীলের জন্য, অনিশ্চয়তার পরিমাণ গল্পের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এই সমস্যা সমাধানের জন্য, তাং তার অনিশ্চয়তার পরিমাণ পরিমাপ করার জন্য পিপিওএস বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান চালু করে। তাং সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডিজাইনের মতো প্রয়োগগুলিতে পিপিওএস পয়েন্ট অনুমান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান উভয়ই ব্যবহার করার পক্ষে। আরেকটি সাধারণ সমস্যা হল সাফল্যের পরবর্তী সম্ভাবনা এবং পি. পি. ও. এস-এর মিশ্র ব্যবহার। পূর্ববর্তী বিভাগে বর্ণিত হিসাবে, 2টি পরিসংখ্যান 2টি ভিন্ন মাত্রায় পরিমাপ করা হয়, তাদের তুলনা করা আপেল এবং কমলালেবুর তুলনা করার মতো। ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডিজাইন পি. পি. ও. এস-এর প্রয়োগগুলি একটি বড় নিশ্চিতকরণমূলক পরীক্ষা বা পাইলট পরীক্ষার জন্য নিরর্থকতা অন্তর্বর্তীকালীন নকশা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। পি. পি. ও. এস ব্যবহার করে পাইলট ট্রায়াল ডিজাইন ঐতিহ্যবাহী পাইলট ট্রায়াল ডিজাইন সাধারণত একটি নির্দিষ্ট পরামিতি মান সনাক্ত করার জন্য টাইপ I ত্রুটির হার এবং শক্তি নিয়ন্ত্রণ করে করা হয়। দ্বিতীয় পর্যায়ের পরীক্ষার মতো পরীক্ষামূলক পরীক্ষার লক্ষ্য সাধারণত নিবন্ধনের সমর্থন করা হয় না। অতএব, টাইপ I ত্রুটির হার নিয়ন্ত্রণ করার কোনও মানে হয় না, বিশেষত একটি বড় টাইপ I ত্রুটি যা সাধারণত দ্বিতীয় পর্যায়ের পরীক্ষায় করা হয়। একটি পরীক্ষামূলক বিচার সাধারণত একটি নিশ্চিতকরণমূলক বিচারের জন্য গো/নো গো সিদ্ধান্তকে সমর্থন করার জন্য প্রমাণ সরবরাহ করে। অতএব, পিপিওএস-এর উপর ভিত্তি করে একটি ট্রায়াল ডিজাইন করা আরও যুক্তিসঙ্গত। নো/গো সিদ্ধান্তকে সমর্থন করার জন্য, ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিগুলির জন্য পিপিওএস ছোট হওয়া প্রয়োজন। তবে পি. পি. ও. এস শুধুমাত্র সুযোগের কারণে ছোট হতে পারে। এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, আমাদের পি. পি. ও. এস-এর বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি এমনভাবে শক্ত করা প্রয়োজন যাতে পি. পি. ও. এস গণনা পর্যাপ্ত তথ্য দ্বারা সমর্থিত হয় এবং তাই পি. পি. ও. এস শুধুমাত্র সুযোগের কারণে ছোট হয় না। একটি সর্বোত্তম নকশা খুঁজে পাওয়া নিম্নলিখিত দুটি সমীকরণের সমাধান খুঁজে বের করার সমতুল্য। পি. পি. ও. এস = পি. পি. ও. এস 1 বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের উপরের সীমা = পি. পি. ও. এস 2 যেখানে পি. পি. ও. এস 1 এবং পি. পি. ও. এস 2 কিছু ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত কাটঅফ মান। প্রথম সমীকরণটি নিশ্চিত করে যে পি. পি. ও. এস এমনভাবে ছোট যে মিথ্যা নেতিবাচক থেকে রক্ষা পাওয়ার জন্য খুব বেশি পরীক্ষা পরবর্তী পর্যায়ে প্রবেশ করতে বাধা দেওয়া হবে না। প্রথম সমীকরণটি আরও নিশ্চিত করে যে পিপিওএস খুব ছোট নয় যাতে মিথ্যা পজিটিভ থেকে রক্ষা পাওয়ার জন্য খুব বেশি পরীক্ষা পরবর্তী পর্যায়ে প্রবেশ না করে। দ্বিতীয় সমীকরণটি নিশ্চিত করে যে পি. পি. ও. এস-এর বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি এমনভাবে শক্ত যাতে পি. পি. ও. এস গণনা পর্যাপ্ত তথ্য দ্বারা সমর্থিত হয়। দ্বিতীয় সমীকরণটি আরও নিশ্চিত করে যে পিপিওএস-এর বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি এমনভাবে শক্ত নয় যে এর জন্য খুব বেশি সম্পদের প্রয়োজন হবে না। ক্লিনিকাল ট্রায়াল চালিয়ে যাওয়া উচিত কিনা তা নির্ধারণের জন্য অন্তর্বর্তীকালীন বিশ্লেষণে পি. পি. ও. এস পি. পি. ও. এস ব্যবহার করে ফুতিলিটি অন্তর্বর্তীকালীন নকশা ব্যবহার করা যেতে পারে। পিপিওএস এই উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে কারণ এর মানটি নির্দেশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যে বর্তমানে উপলব্ধ তথ্যের সাথে নাল হাইপোথিসিসকে প্রত্যাখ্যান বা প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থ হওয়ার যথেষ্ট বিশ্বাসযোগ্য প্রমাণ রয়েছে কিনা। নিরর্থকতা মূল্যায়নেও পি. পি. ও. এস ব্যবহার করা যেতে পারে। ব্যর্থতা হল যখন একটি ক্লিনিকাল ট্রায়াল তার লক্ষ্যে পৌঁছানোর লক্ষণ দেখায় না (অর্থাৎ। নাল সম্পর্কে একটি উপসংহার করার জন্য যথেষ্ট প্রদান)। ঐতিহ্যগত নিরর্থকতা অন্তর্বর্তীকালীন বিটা ব্যয়ের উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করা হয়েছে। তবে বিটা ব্যয়ের স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা নেই। অতএব, অ-পরিসংখ্যানবাদী সহকর্মীদের সাথে যোগাযোগ করা কঠিন। যেহেতু পি. পি. ও. এস-এর স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা রয়েছে, তাই পি. পি. ও. এস ব্যবহার করে নিরর্থকতা অন্তর্বর্তী নকশা করা আরও যুক্তিসঙ্গত। নিরর্থকতা ঘোষণা করার জন্য, আমরা পি. পি. ও. এস-কে ছোট হতে বাধ্য করি এবং পি. পি. ও. এস গণনা পর্যাপ্ত তথ্য দ্বারা সমর্থিত। সর্বোত্তম নকশা খুঁজে পাওয়া নিম্নলিখিত দুটি সমীকরণ সমাধান করার সমতুল্য। পি. পি. ও. এস = পি. পি. ও. এস-এর উপরের সীমা বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান = পি. পি. ও. এস-2 সিমুলেশন ব্যবহার করে পি. পি. ও. এস গণনা অন্তর্বর্তীকালীন বিশ্লেষণে, সাফল্যের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সম্ভাব্যতা নিম্নলিখিত পদ্ধতির মাধ্যমে সিমুলেশন ব্যবহারের মাধ্যমেও গণনা করা যেতে পারেঃ বর্তমানে উপলব্ধ তথ্যের সেট থেকে প্রাপ্ত পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশন থেকে সুদের পরামিতিটি নমুনা করুন অন্তর্বর্তীকালীন বিশ্লেষণের অধীনে ডেটাতে এখনও পর্যবেক্ষিত মান ধারণ করে এমন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণ থেকে নমুনা নিয়ে ডেটাসেটটি সম্পূর্ণ করুন সাফল্য গণনা করতে ব্যবহৃত মানদণ্ড গণনা করতে নতুন সম্পূর্ণ ডেটাসেটটি ব্যবহার করুন যা পি-মান, পোস্টেরিয়র সম্ভাব্যতা ইত্যাদির মতো জিনিস হতে পারে। এটি তখন একটি ট্রায়াল সফল হয়েছে কি না তা শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই তিনটি ধাপ তারপর মোট n বার পুনরাবৃত্তি করা হয়। ডেটাসেটে সফল ট্রায়ালগুলির অনুপাত পেয়ে পিপিওএস নির্ধারণ করা হয়। পি. পি. ও. এস গণনার জন্য সিমুলেশন ব্যবহার জটিল বিতরণের সাথে পরিসংখ্যান পরীক্ষা করা সম্ভব করে তোলে কারণ এটি কম্পিউটিং জটিলতা হ্রাস করে যা অন্যথায় প্রয়োজন হবে। তথ্যসূত্র ফার্মাসিউটিক্যাল পরিসংখ্যান