Herramientas estadísticas para ensayos clínicos adaptativos
Registre múltiples análisis interinos. Calcula la evolución de la probabilidad posterior, fracción de información y probabilidad predictiva de éxito.
Calcula las fronteras de eficacia y futilidad para análisis interinos planificados usando funciones de gasto alfa (alpha spending).
Calcula la potencia condicional y potencia predictiva bayesiana para evaluar si el tamaño muestral planeado es suficiente. Implementa el enfoque de “Promising Zone” (Mehta & Pocock).
Calcula la probabilidad bayesiana de que el ensayo demuestre superioridad al completar el reclutamiento, dada la información interina actual. Evalúa PPoS bajo diferentes tamaños muestrales finales.
Evalúa la robustez de las conclusiones bajo múltiples distribuciones a priori. Detecta conflicto prior-datos y calcula el tamaño muestral efectivo del prior.
Simula ensayos completos bajo diferentes efectos verdaderos para estimar error tipo I, potencia, N esperado y probabilidad de parada temprana.