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Enregistrement W1971341357 · doi:10.1371/journal.pone.0051039

Efficiency of New Dose Escalation Designs in Dose-Finding Phase I Trials of Molecularly Targeted Agents

2012· article· en· W1971341357 sur OpenAlexaff
Christophe Le Tourneau, Hui Gan, Albiruni R. Abdul Razak, Xavier Paolettí

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesInstitut National Du Cancer
Mots-clésClinical trialMaximum tolerated doseMedicineClinical study designOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Statistical simulations have consistently demonstrated that new dose-escalation designs such as accelerated titration design (ATD) and continual reassessment method (CRM)-type designs outperform the standard "3+3" design in phase I cancer clinical trials. METHODS: We evaluated the actual efficiency of different dose escalation methods employed in first-in-human phase I clinical trials of targeted agents administered as single agents published over the last decade. RESULTS: Forty-nine per cent of the 84 retrieved trials used the standard "3+3" design. Newer designs used included ATD in 42%, modified CRM [mCRM] in 7%, and pharmacologically guided dose escalation in 1%. The median numbers of dose levels explored in trials using "3+3", ATD and mCRM designs were 6, 8 and 10, respectively. More strikingly, the mean MTD to starting dose ratio appeared to be at least twice as high for trials using mCRM or ATD designs as for trials using a standard "3+3" design. Despite this, the mean number of patients exposed to a dose below the MTD was similar in trials using "3+3", ATD and mCRM designs. CONCLUSION: Our results support a more extensive implementation of innovative dose escalation designs such as mCRM and ATD in phase I cancer clinical trials of molecularly targeted agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,190
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,190
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,858
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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