Statistical Thinking을 주제로 한 Site 발견!

https://www.fharrell.com/

Frank Harrell이란 Vanderbilt University의 

Biostatistics 교수가 운영을 하는 곳이다.

임상통계(Biostatistics)와 관련된 흥미로운 포스팅들도

여럿 눈에 띄었는데 임상시험(Clinical trial)에서

개별 환자들의 치료 효과(Heterogeneity of treatment effect)를 

어떻게 통계적으로 분석해야할 지에 대해 다룬

아래 포스팅들에 특히 관심이 갔다.

Assessing Heterogeneity of Treatment Effect, Estimating 

Patient-Specific Efficacy, and Studying Variation in Odds ratios,

Risk Ratios, and Risk Differences

https://www.fharrell.com/post/varyor/

개별 환자의 치료 효과 이질성인 HTE(Heterogeneity of treatment effect)의 개념과 

이를 측정하기 위한 척도(adjusted difference in means, odds ratios, hazard ratios)

그리고 관련된 통계 모형(covariate-adjusted risk model, semi-saturated model,

Penalized Semi-Saturated model)에 대해 다룸 

Implementation of the PATH Statement

https://www.fharrell.com/post/path/

HTE(Heterogeneity of treatment effect)을 정량화하여 예측하기 

위한 PATH(Predictive Approaches to Treatment Effect

Heterogeneity) Statement에 대해 다룸. 

RCT Analyses With Covariate Adjustment

https://www.fharrell.com/post/covadj/

무작위 임상시험(Randomized Clinical Trial)에서 baseline 시점의

공변량(baseline covariates)을 보정하는 것에 대해 다룸

Viewpoints on Heterogeneity of Treatment Effect and Precision Medicine

https://www.fharrell.com/post/hteview/ 

Precision Medicine 분야에서 HTE(Heterogeneity of treatment effect)와 무작위 임상시험(RCT)의 

일반화(Generalizability) 를 위해 어떤 점들을 통계적으로 고려해야할 지

(평가를 위한 충분한 data가 필요, treatment effect와 correlation이 있는 요소들을 고려, 평가

척도에 대한 고려 등)에 대해 다룸