Design and Analysis of Clinical Trials for Predictive Medicine
Lingua: inglese
Editore: CRC Press Dez 2020, 2020
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - Design and Analysis of Clinical Trials for Predictive Medicine provides statistical guidance on conducting clinical trials for predictive medicine. It covers statistical topics relevant to the main clinical research phases for developing molecular diagnostics and therapeutics-from identifying molecular biomarkers using DNA microarrays to confirming their clinical utility in randomized clinical trials. The foundation of modern clinical trials was laid many years before modern developments in biotechnology and genomics. Drug development in many diseases is now shifting to molecularly targeted treatment. Confronted with such a major break in the evolution toward personalized or predictive medicine, the methodologies for design and analysis of clinical trials is now evolving. This book is one of the first attempts to contribute to this evolution by laying a foundation for the use of appropriate statistical designs and methods in future clinical trials for predictive medicine. It is a useful resource for clinical biostatisticians, researchers focusing on predictive medicine, clinical investigators, translational scientists, and graduate biostatistics students.…
Codice articolo 9780367738433
- Titolo
- Design and Analysis of Clinical Trials for Predictive Medicine
- Autore
- Shigeyuki Matsui
- Editore
- CRC Press Dez 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367738430
- ISBN 13
- 9780367738433
- Peso dell'articolo
- 558 grammi
- Dimensioni
- 231x155x23 mm
- Serie
- Libro 49 di 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
Design and Analysis of Clinical Trials for Predictive Medicine provides statistical guidance on conducting clinical trials for predictive medicine. It covers statistical topics relevant to the main clinical research phases for developing molecular diagnostics and therapeutics―from identifying molecular biomarkers using DNA microarrays to confirming their clinical utility in randomized clinical trials.
The foundation of modern clinical trials was laid many years before modern developments in biotechnology and genomics. Drug development in many diseases is now shifting to molecularly targeted treatment. Confronted with such a major break in the evolution toward personalized or predictive medicine, the methodologies for design and analysis of clinical trials is now evolving.
This book is one of the first attempts to contribute to this evolution by laying a foundation for the use of appropriate statistical designs and methods in future clinical trials for predictive medicine. It is a useful resource for clinical biostatisticians, researchers focusing on predictive medicine, clinical investigators, translational scientists, and graduate biostatistics students.
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Informazioni sull’autore
Shigeyuki Matsui is a professor in the Department of Biostatistics at Nagoya University Graduate School of Medicine in Japan. He is also a visiting professor at the Institute of Statistical Mathematics. Dr. Matsui has served as council and nominating committee member of the International Biometric Society. He is currently council of the Biometric Society of Japan (BSJ) and editor-in-chief of the Japanese Journal of Biometrics. He is the recipient of the 2014 Award from the BSJ. Dr. Matsui is also a frequent reviewer commissioned by government and advisor to pharmaceutical companies in Japan. He holds degrees in engineering from the Tokyo University of Science in Japan.
Marc E. Buyse is the founder of the International Drug Development Institute in Louvain-la-Neuve, Belgium and of CluePoints Inc. in Cambridge, Massachusetts. He is also an associate professor of biostatistics at Hasselt University in Belgium. He was president of the International Society for Clinical Biostatistics, president of the Quetelet Society, and fellow of the Society for Clinical Trials. He worked at the European Organization for Research and Treatment of Cancer in Brussels and at the Dana Farber Cancer Institute in Boston. He holds degrees in engineering and statistics from Brussels University, management from the Cranfield School of Management in the UK, and a doctorate in biostatistics from Harvard University.
Richard M. Simon is chief of the Biometric Research Branch at the National Cancer Institute in Bethesda, Maryland. He leads a multidisciplinary group of scientists developing and applying methods for the application of genomics to cancer therapeutics. Dr. Simon is the architect of BRB-ArrayTools software used for the analysis of microarray and digital expression, copy number, and methylation data. He is the recipient of the 2013 Karl E. Peace Award for Outstanding Statistical Contributions for the Betterment of Society and is the author or coauthor of more than 450 publications.
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