¿Qué hace Diseño de Ensayos Maestros?
Open-source Claude Code skill for master protocol clinical trial design: basket, umbrella, platform. Information borrowing (BHM, CBHM), MAMS, drop-the-losers, NCC adjustment. R-based.
Habilidad de código abierto para Claude Code que diseña ensayos clínicos de protocolo maestro: cesta, sombrilla, plataforma. Incluye métodos de préstamo de información (BHM, CBHM), MAMS, drop-the-losers y ajuste NCC. Basado en R.
Esta habilidad de Claude Code, de código abierto, proporciona un marco integral para el diseño de ensayos clínicos de protocolo maestro, incluyendo los diseños de cesta, sombrilla y plataforma. Es particularmente útil para investigadores, bioestadísticos y desarrolladores de fármacos que buscan agilizar los ensayos oncológicos y de enfermedades raras al permitir la evaluación simultánea de múltiples tratamientos o subpoblaciones. La habilidad implementa métodos estadísticos avanzados como el modelo jerárquico bayesiano (BHM) y el modelo jerárquico bayesiano calibrado (CBHM) para el préstamo de información entre subgrupos, diseños de ensayos adaptativos múltiples de comparaciones múltiples (MAMS), el enfoque 'drop-the-losers' para la selección de brazos de tratamiento y el ajuste de no comparabilidad clínica (NCC). Todo el análisis se realiza en R, generando potencia estadística, tasas de error tipo I y recomendaciones de tamaño de muestra. Está optimizado para Claude Code, pero puede adaptarse a otros asistentes de IA para programación como Cursor o Codex. En resumen, automatiza simulaciones complejas y toma de decisiones estadísticas para el diseño eficiente de ensayos clínicos maestros, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios frente a los métodos tradicionales.
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