最近H1N1 flu话题正在烧 不晓得大家是否有兴趣讨论流感研究相关的问题 比如说,目前H1N1 rapid test的sensitivity与specificity分别约是60%跟80% 怎麽样去解释这两个数字? rapid test negative 但有流感症状的人,该不该投药? (当然是以统计人的观点来看) 目前台面上的H1N1致死率应该都是高估了, 因为有很多undetected case没有被算进分母 那麽,对於一个新的传染病, 怎麽样设计一个研究,或者用现有的data 去比较准确的估计死亡或重症率呢? 或者也可以讨论人体试验的study design and data analysis的相关问题 比如说, 在 flu vaccine study, the efficacy endpoint 其实是个 (loosely defined) surrogate endpoint (有兴趣请读Tom Fleming的paper) 它的定义是: 血浆里的H1N1抗体浓度是否达到 >=titer 1:40, 或者跟施打前相比增加了四倍以上, 而不是受试者之後有没有得到H1N1流感 所以疫苗宣称有效, 其实指的是疫苗能有效增加体内的抗体到某个标准(>=1:40 or 4-fold rise) 至於这样的标准是否合理, 跟是否足以决定会不会被感染.... 我还没找到文献可以支持... (大家都很乡愿地用同样的定义) 目前美国本土正在进行或已完成的人体试验样本数约2,800 人 预估所有的研究完成至少要 4,500人,还不包括尚在审查的研究计画 至於全球总共已经完成了约9,000人的试验 而据说台湾的国光科技只计画招募350个受试者 这样的样本数合理吗? 如果样本数不够, 为什麽不够? 怎麽解释给非统计背景的人听? 以上,希望没有背离统计版版规 如果有请板主告知,谢谢 ※ 编辑: bmka 来自: 71.255.239.106 (08/29 11:06)