Jepp, og hvis det er den infoen man har tilgjengelig er p-verdien sannsynligheten for at testhypotesen stemmer/ikke stemmer. Problemet med eksempelet ditt er at du på forhånd alt har informasjon om at det ikke er forskjell mellom gruppene og bruker det til å beregne sannsynligheten for effekt/ikke effekt. Det har man ikke i en reell studie.
4 Likes
Man vet ikke a priori at effekten er 0. Man antar at effekten er 0. At nullhypotesen forkastes betyr ikke at den alternative hypotesen er sann.
1 Like
Du skriver som vanlig en del korrekt, men også flere fundamentale feil som gjør at konklusjonen din nok en gang blir feil. Nullhypotesen i NIPU var at UV1 ikke hadde effekt, definert som HR=1.00. Den alternative hypotesen var at UV1 hadde effekt definert som HR=0.60. Det man gjør i en studie er å teste om den alternative hypotesen stemmer. Og det er da helt binært. Man tester om man skal konkludere med nullhypotesen eller den alternative hypotesen. I dette binære valget i NIPU, så konkluderte sentral vurdering av PFS-endepunktet med at UV1 hadde null effekt. Den lokale vurderingen konkluderte med den alternative hypotesen om HR=0.60 (som var veldig lett fordi resultatet ble nettopp det, men altså hadde blitt resultatet helt opp til HR=0.73 også). Dette er altså helt binære konklusjoner som definerer om primærendepunktet er oppnådd eller ikke.
OS hadde man ingen hypotese for, men man bruker det samme signifikansnivået i vurderingen som i vurderingen av primærendepunktet PFS. Her rapporterte man en HR=0.73 med et 80% konfidensintervall som går fra 0.53 til 1.00 med en en-sidig p-verdi på 0.0985, som du har valgt å konvertere til en to-sidig p-verdi på 0.197. Det dette betyr er at det er 80% sikkert at den sanne effekten ligger i det rapporterte intervallet. Og så er det 10% sannsynlig at den sanne HR er over 1 (altså negativ effekt av UV1) og 10% sannsynlig at HR er lavere enn 0.53. Dette betyr at det er 90% sannsynlig at UV1 har effekt. Det betyr IKKE at det er 90% sannsynlig at den alternative hypotesen man hadde for primærendepunktet om HR=0.60 er sann. Og det er det heller ingen som har påstått. Så om det er en stråmann eller kun din egen misoppfatning vet jeg ikke.
56 Likes
Det er for så vidt sant at man aldri kan vite helt sikkert at noe har effekt, det kan jo alltid være noe annet enn intervensjonen som utgjør forskjellen mellom gruppene. Men nå er nå en gang gullstandarden i medisinen randomiserte blindede forsøk. Da antar man at andre forskjeller mellom gruppene jevner seg ut og at dersom det er forskjell mellom de to gruppene har intervensjonen effekt. Og dersom det er 10 % sannsynlig at gruppene er like er det 90 % sannsynlig at gruppene er forskjellige.
7 Likes
Når folk sier “90% sannsynlighet for effekt” er det naturlig å tolke det som “90% sannsynlighet for klinisk relevant effekt som er bedre enn SoC med tilstrekkelig margin”, mao. en HR i et intervall som er vesentlig snevrere enn konfidensintervallet. Oppfatter at det er det @Laaarsas vil frem til og det syns jeg er et fair poeng.
Et annet spørsmål er om disse statistiske teknikalitetene er spesielt viktige for investeringstesen. For min del er det ikke det (utover at man må oppnå primærendepunkter osv., selvfølgelig). Man må ta det fundamentale i betraktning sammen med statistikken — det biologiske rasjonalet og all forskningen som ligger til grunn for disse forsøkene.
4 Likes
Skal ikke undervurdere leserne her på forumet, tror de fleste forstår forskjellen.
Vanligvis ville jeg latt tvilen komme larsaas til gode, men utgangspunktet her var at han nettopp ikke gjorde det overfor innlegget han svarte på. Hvis man skal arrestere folk på feil synes jeg at man i det minste bør ha teknisk rett, helst bør det også være en feil av betydning.
Investeringscaset er jeg enig i at er meget godt. Om statistiske teknikaliteter er verdt spalteplass på småprat? Det tror jeg. Hvis det plutselig ramler inn en børsmelding i åpningstiden kan det godt være at det er den som har en intuitiv forståelse for de statistiske teknikalitetene som sitter igjen med det lengste strået.
8 Likes
Det vil være det samme som at et 80% konfidensintervall har en øvre grense på 0.80. Hvis det var det @Laaarsas mente, så kunne han skrevet det selv. Dette er et resultat som man gjerne først får i en fase 3 med vesentlig flere pasienter. Men det er altså ikke vanlig å legge lista for å snakke om signifikant effekt på denne måten, hverken i fase 2 eller fase 3.
Og la det uansett ikke være noen tvil om at 0.73 altså er hva man observerte, og at 0.73 da er den mest sannsynlige sanne HR for forbedring i OS.
9 Likes
Nej, allt som oftast testar man nollhypotesen. P-värdet i NIPU utgår från nollhypotesen, inte alternativa hypotesen. Om den statistiska analysen utgick från den alternativa hypotesen skulle P-värdet vara 1.00 för PFS LA, inte 0.05. Den alternativa hypotesen är godtycklig och är inte det vi diskuterar här, utan sannolikheten för att vissa hypoteser gäller utifrån en direkt avläsning av testresultaten. Det där gäller minimal clinically important difference och alfanivån. Gör inte en red herring.
Det är inte vad konfidensnivån för ett konfidensintervall innebär. Konfidensnivån sammanhänger med ett frekventistiskt resonemang, där man i en teoretisk flerfaldig upprepning av experimentet i X% av fallen (motsvarande konfidensnivån) skulle fånga det sanna populationsvärdet inom konfidensgränserna. Sannolikheten för den enskilda studien är fortfarande 100% eller 0%. Mitt tankeexperiment ovan förklarar även detta.
Enligt ditt resenomang är alltså “effekt” i detta sammanhang allt under H=1.00. Att säga att det är 90% sannolikhet att HR <1.00 är samma sak som att påstå att det är 10% sannolikhet att nollhypotesen “eller sämre” gäller. Och detta är återigen en feltolkning av vad P-värde och konfidensintervall förmedlar. De förmedlar inte sannolikheter för hypoteser. De anger hur bra ett dataset passar en statistisk modell.
Begrunda detta: hur kan ett P-värde (eller konfidensintervall), som är en sannolikhet framtagen från en mängd antaganden, ange sannolikheten för att vissa av dessa antaganden (inklusive testhypotesen) inte gäller? Inser du inte hur absurt det är.
1 Like
De rapporterte konfidensintervallene utgår ikke fra noen av hypotesene. De rapporterte konfindensintervallene regnes ut fra KM-plottene uten å forholde seg til hypotesene. Når man rapporterer at effekten er signifikant med en en-sidig p-verdi som er under 0.1, så er betyr det at det er mindre enn 10% sannsynlighet for at man begår en type 1 feil og feilaktig konkluderer med at nullhypotesen ikke stemmer. Og nullhypotesen er at UV1 ikke har effekt. Sånn sett kan du si at “p-verdien utgår fra nullhypotesen”, men det blir semantikk og nok en gang ikke hva du opprinnelig forsøkte å poengtere (eller kverulering/trolling som noen vil kalle det).
Ja. Og det er også hva alle andre gjør bortsett fra deg.
9 Likes
Det er en måned siden dataene fra NIPU ble presentert. Synes det er på tide at selskapet forteller hva de vil gjøre videre med det de lærte fra studien. Egentlig burde vel BP kastet seg over og kjempet for å får bli med på neste studie.
Ingen BP er interessert i kun denne smale indikasjonen. Derfor må vi (med den største sannsynlighet) vente på INITIUM.
10 Likes
Neivel. Men Ultimovacs bør være interessert i å bevise at vaksinen fungerer og at dette kan bli en universell vaksine. Det er veldig risky å satse alt på INITIUM.
De har fem randomiserte studier gående i ulike indikasjoner 
5 Likes
Vel, det er vi jo mange som mener nettopp har uvanlig lav risiko til biotek å være. Men sånn er det nok. Om INITIUM feiler, så er det en del verdi igjen i resultatet fra NIPU, de gjenværende studiene og TET-plattformen, men brutalt mye mindre enn MCAP nå sannsynligvis.
12 Likes
Når man har data fra en studie som viser seg å være positive, så virker det veldig merkelig å legge dem i skuffen for å så hvordan det går med den andre studiene.
Og skal man vente på de andre studiene, så er kassa tom.
Det er ikke så merkelig når studien i utgangspunktet er akademikerinitiert i en veldig krevende og smal indikasjon, og utgjør én brikke av et stort randomisert program som går i større indikasjoner. Som Polygon skriver under, dataene fra NIPU er absolutt gode nok til å “gå videre” i en ph3 med et stort pharma. Men for selskap og aksjonærer gir det mest mening å avvente enda mer data for å få en enda bedre avtale.
Kan det skje ting før vi ser INITIUM-data? Ja, definitivt. Men det mest sannsynlige er at en avtale eller oppkjøp ikke skjer før den tid. Hadde vært artig, da, særlig med en så stor shortposisjon.
5 Likes
NIPU-resultatene er ikke lagt i skuffen. Selskapet sitter sannsynligvis og planlegger fase 3 med BMS nå. Men en konklusjon i form av en (større) avtale får vi nok først etter INITIUM. Og de HAR altså penger godt forbi INITIUM.
18 Likes
Det er penger til drift forbi INITIUM, men ikke noe mer. Det betyr at alle sjetongene ligger på denne studien. Og det er en del risikoer med at resultatene blir lik som for NIPU-studien: Det er statistisk signifikans (altså at det ikke er tvil om at UV1 har en effekt), men effekten er ikke veldig stor og/eller det er ikke åpenbart at UV1 gir effekten man håper på.
Jeg mener med andre ord at om strategien er å vente på INITIUM, så øker dette risikoen for at tiden går ifra ULTI. Derfor burde de jobbe mer aktivt med de dataene de har.
Det @Valdi sier om penger til drift er bare tull, klippet ut cashflow statment fra Q3
300Mnok på bok, og 37,5mnok går ut i kvartalet. Selv en dobling av “forbruket” holder ut året 2024
6 Likes
Hvordan kan de jobbe mer “aktivt” enn de allerede gjør!? De er i dialog med regulatoriske myndigheter og garantert i dialog med BP om et eventuelt ph3.
6 Likes