对当前用于实施质量公差限的统计方法的评估

《Statistics in Biopharmaceutical Research》：Evaluation of current statistical methods for implementing Quality Tolerance Limits

统计分析方法在临床试验质量容差限应用中的评估与比较。

　　

摘要

最近发布的ICH E6(R3)第三稿版本非常强调基于风险的质量管理（RBQM）原则，并引入了“质量容差限”（QTLs）的概念。这些容差限被视为预先定义的可接受范围，如果超过这些范围，可能会影响参与者的安全或试验结果的可靠性。这一变化为临床试验中的质量管理和风险管理提供了更大的灵活性和适应性，从而使得试验更加有效和高效。在本文中，我们通过模拟来评估各种统计方法（包括统计过程控制和贝叶斯方法）在临床试验中应用QTLs的效果。我们评估了这些方法的运行特性，如平均运行长度、报警率、误报率以及其他性能指标。总体而言，所有方法在样本量较大且预期概率较高时表现更好。在审查周期的早期阶段，当样本量较小时，不同方法之间的性能差异较大。统计过程控制方法在大多数情况下表现更优，而贝叶斯方法在预期概率较低时能更早地检测到过程失控的情况。并非所有场景都能被完全研究；因此，方法的选择取决于假设、统计复杂性和可行性等因素。