A frequentist approach to dynamic borrowing.

Li, Ruilin; Lin, Ray; Huang, Jiangeng; Tian, Lu; Zhu, Jiawen

Li, Ruilin; Lin, Ray; Huang, Jiangeng; Tian, Lu; Zhu, Jiawen.

Afiliação

Li R; Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University, Stanford, California, USA.
Lin R; Genentech, Inc., PD Data Sciences, San Francisco, California, USA.
Huang J; Genentech, Inc., PD Data Sciences, San Francisco, California, USA.
Tian L; Department of Biomedical Data Science, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, USA.
Zhu J; Genentech, Inc., PD Data Sciences, San Francisco, California, USA.

Biom J ; 65(7): e2100406, 2023 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37189217

Assuntos

Modelos Estatísticos; Projetos de Pesquisa; Teorema de Bayes; Método de Monte Carlo

Palavras-chave

adaptive lasso; dynamic borrowing; external control; frequentist; hybrid control; real-world data

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Projetos de Pesquisa / Modelos Estatísticos Tipo de estudo: Clinical_trials / Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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