Predictive probability of success
सफलता की पूर्वानुमेय संभावना (पी. पी. ओ. एस.) एक सांख्यिकीय अवधारणा है जिसका उपयोग आमतौर पर दवा उद्योग में निर्णय लेने में सहायता के लिए स्वास्थ्य अधिकारियों सहित किया जाता है। नैदानिक परीक्षणों में, पी. पी. ओ. एस. मौजूदा आंकड़ों के आधार पर भविष्य में सफलता देखने की संभावना है। यह सफलता की संभावना का एक प्रकार है। एक बायेसियन साधन जिसके द्वारा पी. पी. ओ. एस. का निर्धारण किया जा सकता है, वह संभावित भविष्य की प्रतिक्रियाओं (पश्च वितरण) पर डेटा की संभावना को एकीकृत करने के माध्यम से है। अंतिम बिंदु के प्रकार के आधार पर पी. पी. ओ. एस. वर्गीकरण के प्रकारः सामान्य, द्विआधारी, घटना का समय। परीक्षण प्रदान करने वाले डेटा और भविष्यवाणी किए जाने वाले परीक्षण के बीच संबंध के आधार पर वर्गीकरण क्रॉस ट्रायल पी. पी. ओ. एस.: दूसरे परीक्षण की भविष्यवाणी करने के लिए एक परीक्षण से डेटा का उपयोग करना परीक्षण के भीतर पी. पी. ओ. एस.: अंतिम विश्लेषण में उसी परीक्षण की भविष्यवाणी करने के लिए अंतरिम विश्लेषण में डेटा का उपयोग करना डेटा के साथ अंतिम बिंदु (ओं) और भविष्यवाणी किए जाने वाले अंतिम बिंदु 1 से 1 पी. पी. ओ. एस. के बीच संबंध के आधार पर वर्गीकरणः एक अंतिम बिंदु का उपयोग करके एक ही अंतिम बिंदु 1 से 1 * पी. पी. ओ. एस. की भविष्यवाणी करनाः एक अंतिम बिंदु का उपयोग करके दूसरे अलग लेकिन सहसंबद्ध अंतिम बिंदु की भविष्यवाणी करना सशर्त शक्ति और भविष्यसूचक शक्ति के साथ संबंध सशर्त शक्ति एक सांख्यिकीय महत्व को देखने की संभावना है, यह मानते हुए कि पैरामीटर एक विशिष्ट मूल्य के बराबर है। अधिक विशेष रूप से, ये पैरामीटर उपचार और प्लेसबो घटना दर हो सकते हैं जिन्हें भविष्य के अवलोकनों में तय किया जा सकता है। यह एक नियमित सांख्यिकीय शक्ति है। सशर्त शक्ति की अक्सर यह मानने के लिए आलोचना की जाती है कि पैरामीटर एक विशिष्ट मूल्य के बराबर है जिसे सच नहीं माना जाता है। यदि पैरामीटर का सही मूल्य ज्ञात है, तो प्रयोग करने की कोई आवश्यकता नहीं है। प्रेडिक्टिव पावर इस मुद्दे को संबोधित करती है यह मानते हुए कि पैरामीटर का एक विशिष्ट वितरण है। भविष्यसूचक शक्ति एक बायेसियन शक्ति है। बायेसियन सेटिंग में एक पैरामीटर एक यादृच्छिक चर है। प्रेडिक्टिव पावर एक पैरामीटर (ओं) का एक कार्य है, इसलिए प्रेडिक्टिव पावर भी एक चर है। सशर्त शक्ति और भविष्यसूचक शक्ति दोनों ही सफलता के मानदंड के रूप में सांख्यिकीय महत्व का उपयोग करते हैं। हालांकि सांख्यिकीय महत्व अक्सर सफलता को परिभाषित करने के लिए पर्याप्त नहीं होता है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य अधिकारियों को अक्सर पंजीकरण निर्णय का समर्थन करने के लिए सांख्यिकीय महत्व से अधिक उपचार प्रभाव की आवश्यकता होती है। इस मुद्दे को हल करने के लिए, पी. पी. ओ. एस. की अवधारणा तक भविष्यसूचक शक्ति का विस्तार किया जा सकता है। पी. पी. ओ. एस. की सफलता का मानदंड सांख्यिकीय महत्व तक ही सीमित नहीं है। यह कुछ और हो सकता है जैसे नैदानिक सार्थक परिणाम। पी. पी. ओ. एस. एक यादृच्छिक चर पर सशर्त संभाव्यता है, इसलिए यह एक यादृच्छिक चर भी है। प्रेक्षित मान यादृच्छिक चर की केवल एक प्राप्ति है। सफलता की बाद की संभावना के साथ संबंध सफलता की बाद की संभावना की गणना बाद के वितरण से की जाती है। पी. पी. ओ. एस. की गणना भविष्यसूचक वितरण से की जाती है। उत्तरवर्ती वितरण मापदंड के बारे में अनिश्चितताओं का सारांश है। प्रेडिक्टिव डिस्ट्रीब्यूशन में न केवल पैरामीटर के बारे में अनिश्चितता है, बल्कि डेटा का उपयोग करके पैरामीटर का अनुमान लगाने के बारे में भी अनिश्चितता है। उत्तरवर्ती वितरण और भविष्यसूचक वितरण का औसत समान होता है, लेकिन पूर्व में अंतर कम होता है। पी. पी. ओ. एस. पी. पी. ओ. एस. के वर्तमान व्यवहार में सामान्य मुद्दे एक सशर्त संभावना है जो यादृच्छिक रूप से देखे गए डेटा पर आधारित है और इसलिए यह अपने आप में एक यादृच्छिक चर है। वर्तमान में पी. पी. ओ. एस. की सामान्य प्रथा अनुप्रयोगों में केवल अपने बिंदु अनुमान का उपयोग करती है। यह भ्रामक हो सकता है। एक चर के लिए, अनिश्चितता की मात्रा कहानी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। इस मुद्दे को हल करने के लिए, टैंग ने अपनी अनिश्चितता की मात्रा को निर्धारित करने के लिए पी. पी. ओ. एस. विश्वसनीय अंतराल की शुरुआत की। तांग निर्णय लेने और नैदानिक परीक्षण डिजाइन जैसे अनुप्रयोगों में पी. पी. ओ. एस. बिंदु अनुमान और विश्वसनीय अंतराल दोनों का उपयोग करने की वकालत करते हैं। एक अन्य आम मुद्दा सफलता और पी. पी. ओ. एस. की बाद की संभावना का मिश्रित उपयोग है। जैसा कि पिछले खंड में वर्णित है, 2 आंकड़ों को 2 अलग-अलग मेट्रिक्स में मापा जाता है, उनकी तुलना करना सेब और संतरे की तुलना करने जैसा है। नैदानिक परीक्षण डिजाइन पी. पी. ओ. एस. में अनुप्रयोगों का उपयोग एक बड़े पुष्टिकरण परीक्षणों या प्रायोगिक परीक्षणों के लिए निरर्थकता अंतरिम डिजाइन करने के लिए किया जा सकता है। पी. पी. ओ. एस. पारंपरिक पायलट परीक्षण डिजाइन का उपयोग करके पायलट परीक्षण डिजाइन आमतौर पर एक विशिष्ट पैरामीटर मूल्य का पता लगाने के लिए प्रकार I त्रुटि दर और शक्ति को नियंत्रित करके किया जाता है। दूसरे चरण के परीक्षण जैसे प्रायोगिक परीक्षणों का लक्ष्य आमतौर पर पंजीकरण का समर्थन करना नहीं होता है। इसलिए, प्रकार I त्रुटि दर को नियंत्रित करने का कोई मतलब नहीं है, विशेष रूप से एक बड़ी प्रकार I त्रुटि जैसा कि आमतौर पर चरण II परीक्षण में किया जाता है। एक प्रायोगिक परीक्षण आमतौर पर एक पुष्टिकरण परीक्षण के लिए गो/नो गो निर्णय का समर्थन करने के लिए सबूत प्रदान करता है। इसलिए, पी. पी. ओ. एस. के आधार पर एक परीक्षण तैयार करना अधिक समझदारी भरा है। ना/जाओ निर्णय का समर्थन करने के लिए, पारंपरिक तरीकों के लिए पी. पी. ओ. एस. को छोटा होना आवश्यक है। हालाँकि पी. पी. ओ. एस. संयोग के कारण छोटा हो सकता है। इस समस्या को हल करने के लिए, हमें पी. पी. ओ. एस. विश्वसनीय अंतराल को इस तरह से कड़ा रखने की आवश्यकता हो सकती है कि पी. पी. ओ. एस. गणना पर्याप्त जानकारी द्वारा समर्थित हो और इसलिए पी. पी. ओ. एस. केवल संयोग के कारण छोटा नहीं है। एक इष्टतम डिजाइन खोजना निम्नलिखित 2 समीकरणों का समाधान खोजने के बराबर है। पी. पी. ओ. एस. = पी. पी. ओ. एस. की ऊपरी सीमा विश्वसनीय अंतराल = पी. पी. ओ. एस. 2 जहाँ पी. पी. ओ. एस. 1 और पी. पी. ओ. एस. 2 कुछ उपयोगकर्ता-परिभाषित कटऑफ मान हैं। पहला समीकरण यह सुनिश्चित करता है कि पी. पी. ओ. एस. छोटा है ताकि गलत नकारात्मक से बचाव के लिए बहुत अधिक परीक्षणों को अगले चरण में प्रवेश करने से रोका न जा सके। पहला समीकरण यह भी सुनिश्चित करता है कि पी. पी. ओ. एस. बहुत छोटा नहीं है ताकि गलत सकारात्मक से बचाव के लिए बहुत अधिक परीक्षण अगले चरण में प्रवेश न करें। दूसरा समीकरण यह सुनिश्चित करता है कि पी. पी. ओ. एस. विश्वसनीय अंतराल इतना कड़ा है कि पी. पी. ओ. एस. गणना पर्याप्त जानकारी द्वारा समर्थित है। दूसरा समीकरण यह भी सुनिश्चित करता है कि पी. पी. ओ. एस. विश्वसनीय अंतराल इतना कड़ा नहीं है कि यह बहुत अधिक संसाधन की मांग नहीं करेगा। पी. पी. ओ. एस. पी. पी. ओ. एस. का उपयोग करते हुए निरर्थकता अंतरिम डिजाइन का उपयोग अंतरिम विश्लेषण में यह निर्धारित करने के लिए भी किया जा सकता है कि नैदानिक परीक्षण जारी रखा जाना चाहिए या नहीं। पी. पी. ओ. एस. का उपयोग इस उद्देश्य के लिए किया जा सकता है क्योंकि इसके मूल्य का उपयोग यह इंगित करने के लिए किया जा सकता है कि वर्तमान में उपलब्ध डेटा के साथ शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने या अस्वीकार करने में विफल रहने के लिए पर्याप्त ठोस सबूत हैं या नहीं। पी. पी. ओ. एस. का उपयोग निरर्थकता के मूल्यांकन में भी किया जा सकता है। निष्फलता तब होती है जब एक नैदानिक परीक्षण अपने उद्देश्य तक पहुँचने के संकेत नहीं दिखाता है (अर्थात। शून्य के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए पर्याप्त प्रदान करना)। पारंपरिक निरर्थकता अंतरिम को बीटा खर्च के आधार पर बनाया गया है। हालाँकि बीटा खर्च की सहज व्याख्या नहीं है। इसलिए, गैर-सांख्यिकीय सहयोगियों के साथ संवाद करना मुश्किल है। चूँकि पी. पी. ओ. एस. की सहज व्याख्या है, पी. पी. ओ. एस. का उपयोग करके निरर्थकता अंतरिम डिजाइन करना अधिक समझ में आता है। निरर्थकता घोषित करने के लिए, हम पी. पी. ओ. एस. को छोटा होना अनिवार्य करते हैं और पी. पी. ओ. एस. गणना पर्याप्त जानकारी द्वारा समर्थित है। इष्टतम डिजाइन खोजना निम्नलिखित 2 समीकरणों को हल करने के बराबर है। पी. पी. ओ. एस. = पी. पी. ओ. एस. 1 विश्वसनीय अंतराल की ऊपरी सीमा = पी. पी. ओ. एस. 2 सिमुलेशन का उपयोग करके पी. पी. ओ. एस. की गणना करना अंतरिम विश्लेषण में, सफलता की अनुमानित संभावना की गणना निम्नलिखित विधि के माध्यम से सिमुलेशन के उपयोग के माध्यम से भी की जा सकती हैः वर्तमान में उपलब्ध डेटा के सेट से प्राप्त पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशन से ब्याज के पैरामीटर का नमूना लें। इसका उपयोग तब यह वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है कि कोई परीक्षण सफल रहा या नहीं। इन तीन चरणों को फिर कुल n बार दोहराया जाता है। पी. पी. ओ. एस. का निर्धारण डेटासेट में सफल परीक्षणों के अनुपात को प्राप्त करके किया जाता है। पी. पी. ओ. एस. की गणना करने के लिए अनुकरण का उपयोग करने से जटिल वितरण के साथ आंकड़ों का परीक्षण करना संभव हो जाता है क्योंकि यह कंप्यूटिंग जटिलता को कम करता है जो अन्यथा आवश्यक होगी। संदर्भ औषधीय सांख्यिकी