MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028238637 · doi:10.1186/1471-2288-11-95

A comparison of a new multinomial stopping rule with stopping rules of fleming and gehan in single arm phase II cancer clinical trials

2011· article· en· W2028238637 sur OpenAlexaff
John R. Goffin, Gregory R. Pond, Dongsheng Tu

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensQueen's UniversityOntario Clinical Oncology GroupMcMaster UniversityJuravinski HospitalJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly stoppingClinical trialMedicineStatisticsInternal medicineMathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,232
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,884
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2320,884
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,987
Tête enseignante GPT0,805
Écart entre enseignants0,182 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical Research MethodologyMême sujetStatistical Methods in Clinical TrialsTravaux en français237 207