In learning-phase clinical trials in drug development, adaptive designs can be efficient and highly informative when used appropriately. In this article, we extend the multiple comparison procedures with modeling techniques (MCP-Mod) procedure with generalized multiple contrast tests (GMCTs) to two-stage adaptive designs for establishing proof-of-concept. The results of an interim analysis of first-stage data are used to adapt the candidate dose-response models and the dosages studied in the second stage. GMCTs are used in both stages to obtain stage-wise p-values, which are then combined to determine an overall p-value. An alternative approach is also considered that combines the t-statistics across stages, employing the conditional rejection probability (CRP) principle to preserve the Type I error probability. Simulation studies demonstrate that the adaptive designs are advantageous compared to the corresponding tests in a non-adaptive design if the selection of the candidate set of dose-response models is not well informed by evidence from preclinical and early-phase studies.


翻译:在药物开发的学习阶段临床试验中,适应性设计在适当使用时可能是高效的,而且信息量很高。在本条中,我们将与模型技术(MCP-Mod)程序(MCP-Mod)的多重比较程序与通用的多对比测试(GMCTs)程序(MMCTs)的多重比较程序扩大到两阶段的适应性设计,以建立概念验证。第一阶段数据的临时分析结果用于调整候选剂量反应模型和第二阶段研究的剂量。GMCT在两个阶段都用于获得分阶段的P-价值,然后将其合并来确定总体P-价值。还考虑一种替代方法,即采用有条件拒绝概率原则(CRP)来保持类型I的误差概率,采用有条件拒绝概率原则(CRP)来保持类型I的误差概率。模拟研究表明,如果选择一组候选剂量反应模型时没有从初步和早期阶段研究中获得充分的证据,那么适应性设计与非适应性设计的相应测试相比,适应性设计是有利的。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
90+阅读 · 2020年7月4日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【CMU】机器学习导论课程(Introduction to Machine Learning)
专知会员服务
58+阅读 · 2019年8月26日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月29日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月22日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员