A comparison of a new multinomial stopping rule with stopping rules of fleming and gehan in single arm phase II cancer clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Response rate (RR) alone may be insensitive to drug activity in phase II trials. Early progressive disease (EPD) could improve sensitivity as well as increase stage I stopping rates. This study compares the previously developed dual endpoint stopping rule (DESR), which incorporates both RR and EPD into a two-stage, phase II trial, with rules using only RR. METHODS: Stopping rules according to the DESR were compared with studies conducted under the Fleming (16 trials) or Gehan (23 trials) designs. The RR hypothesis for the DESR was consistent with the comparison studies (ralt = 0.2, rnul = 0.05). Two parameter sets were used for EPD rates of interest and disinterest respectively (epdalt, epdnul): (0.4, 0.6) and (0.3, 0.5). RESULTS: Compared with Fleming, the DESR was more likely to allow stage two of accrual and to reject the null hypothesis (Hnul) after stage two, with rejection being more common with EPD parameters (0.4, 0.6) than (0.3, 0.5). Compared with Gehan, both DESR parameter sets accepted Hnul in 15 trials after stage I compared with 8 trials by Gehan, with consistent conclusions in all 23 trials after stage II. CONCLUSIONS: The DESR may reject Hnul when EPD rates alone are low, and thereby may improve phase II trial sensitivity to active, cytostatic drugs having limited response rates. Conversely, the DESR may invoke early stopping when response rates are low and EPD rates are high, thus shortening trials when drug activity is unlikely. EPD parameters should be chosen specific to each trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,169 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».