最近H1N1 flu話題正在燒 不曉得大家是否有興趣討論流感研究相關的問題 比如說,目前H1N1 rapid test的sensitivity與specificity分別約是60%跟80% 怎麼樣去解釋這兩個數字? rapid test negative 但有流感症狀的人,該不該投藥? (當然是以統計人的觀點來看) 目前檯面上的H1N1致死率應該都是高估了, 因為有很多undetected case沒有被算進分母 那麼,對於一個新的傳染病, 怎麼樣設計一個研究,或者用現有的data 去比較準確的估計死亡或重症率呢? 或者也可以討論人體試驗的study design and data analysis的相關問題 比如說, 在 flu vaccine study, the efficacy endpoint 其實是個 (loosely defined) surrogate endpoint (有興趣請讀Tom Fleming的paper) 它的定義是: 血漿裡的H1N1抗體濃度是否達到 >=titer 1:40, 或者跟施打前相比增加了四倍以上, 而不是受試者之後有沒有得到H1N1流感 所以疫苗宣稱有效, 其實指的是疫苗能有效增加體內的抗體到某個標準(>=1:40 or 4-fold rise) 至於這樣的標準是否合理, 跟是否足以決定會不會被感染.... 我還沒找到文獻可以支持... (大家都很鄉愿地用同樣的定義) 目前美國本土正在進行或已完成的人體試驗樣本數約2,800 人 預估所有的研究完成至少要 4,500人,還不包括尚在審查的研究計畫 至於全球總共已經完成了約9,000人的試驗 而據說台灣的國光科技只計畫招募350個受試者 這樣的樣本數合理嗎? 如果樣本數不夠, 為什麼不夠? 怎麼解釋給非統計背景的人聽? 以上,希望沒有背離統計版版規 如果有請板主告知,謝謝 ※ 編輯: bmka 來自: 71.255.239.106 (08/29 11:06)