Skeptical and optimistic robust priors for clinical trials

Ensayos clínicos bajo un enfoque de estadística Bayesiana están adquiriendo cada vez mayor importancia. Anteriormente se sugirió una idea que ha dado ventaja al uso de previas bayesianas: suponer dos densidades a priori con información muy distinta sobre la efectividad de un nuevo tratamiento: una p...

Full description

Autores:
Cook, John
Fúquene, Jairo
Pericchi, Luis
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2011
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40817
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40817
http://bdigital.unal.edu.co/30914/
Palabra clave:
51 Matemáticas / Mathematics
distribución a priori
ensayos clínicos
robustez bayesiana
Clinical trials
Bayesian robustness
Prior distribution
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Ensayos clínicos bajo un enfoque de estadística Bayesiana están adquiriendo cada vez mayor importancia. Anteriormente se sugirió una idea que ha dado ventaja al uso de previas bayesianas: suponer dos densidades a priori con información muy distinta sobre la efectividad de un nuevo tratamiento: una previa escéptica que refleje pesimismo sobre la superioridad del tratamiento nuevo. Esta es la posición de los organismos reguladores que autorizan o no los nuevos medicamentos que deben ser vendidos en el mercado. También proponen una densidad previa optimista (o “entusiasta”) que refleja la posición de los investigadores y compañías farmacéuticas que proponen el nuevo tratamiento. Esta diversidad de opiniones es sumamente útil y queremos preservarla. En la propuesta original, sin embargo, se supone que la forma funcional de las densidades previas es normal, lo cual es más simple de analizar y asignar. Infortunadamente, la simplicidad exige un precio muy grande. Para que haya acuerdo entre los dos análisis se necesita muchísima información muestral. En este artículo se propone mantener las dos previas que representan puntos de vista adversos, pero con una forma funcional de colas gruesas, como la densidad Cauchy. Las previas robustas permiten una resolución del desacuerdo de forma más rápida y eficiente; por tanto, los ensayos clínicos tienden a ser más cortos. Se asume un concepto de dogmatismo muy preciso: las previas conjugadas afectan las conclusiones en una tasa fija, sin importar si hay conflicto entre la verosimilitud y la densidad previa. Además, las previas robustas de colas gruesas son automáticamente descontadas en presencia de conflicto, por el teorema de Bayes en favor de la información dada por los datos.