摘要：对于具有多个主要终点(multiple primary endpoints)的临床试验,当规定任一个终点成功整个研究即为成功时,可称为并交(union-intersection)试验[1],此类研究常常会带来多重性问题。与之相反,针对多个共同终点(multiple co-primary endpoints)的临床研究称为交并(intersection-union)试验[2-3],一般规定多个终点同时具有统计学意义时整个试验才记为成功。这种设计避免了多重检验所带来的Ⅰ类错误膨胀,但需要对Ⅱ类错误进行调整,为临床试验样本量计算带来了新挑战[4-6]。

摘要：目的探索贝叶斯响应变量适应性随机化的模拟预测评价方法,为研究者在临床试验中合理设计随机化方案提供借鉴。方法通过不同参数组合成不同场景,使用R语言编程实现试验模拟过程,构造评价指标,结合模拟试验结果对不同场景作出评价。结果在结局指标为二分类高优变量的两臂临床试验中,可以通过调整分配概率更新频率、固定随机化阶段长度、分配概率算法调节参数及各处理组的先验概率分布,获得理想的检验功效及伦理性。在试验前可以通过提高试验成功界值、降低分配概率更新频率、增加均衡分配期长度三种方法降低试验整体一类错误率,以满足监管部门的要求。结论本研究提出的贝叶斯响应变量适应性随机化模拟预测评价方法可通过设定场景参数模拟试验,从控制一类错误、保证检验效能、提升伦理性等方面较全面评价随机化方案的合理性。

摘要：社会治理智能化是基层治理体系和治理能力现代化的重要内容之一。近年来,北京推动互联网+基层社会治理创新,涌现出了双井、方庄、西交民巷等基层治理探索的成功经验。以此为基础,本文提出以党建为引领加强顶层制度设计,推进大数据规范化建设实现数据互联共享,拓宽电子公共服务功能建立一站式互联网+市民服务平台,加强人才队伍建设、创新基层社会治理模式等优化建议。