Dose Finding Method in Joint Modeling of Efficacy and Safety Endpoints in Phase II Studies
Notice bibliographique
Résumé
Determination of appropriate dose(s) to advance into Phase III trials is one of the most challenging and important tasks during drug development. Selecting a dose too high may result in unacceptable safety problems, while a too low dose may lead to ineffective drugs. Proper estimation of dose-response profiles for relevant safety and efficacy endpoints allows the reliable evaluation of the risk-benefit profile of a drug at the end of Phase II, as well as the selection of appropriate doses to be brought into confirmatory Phase III trials. Thus how to select dose(s) in Phase II trials by combining information about the efficacy and safety in a joint model setting may play a key role in drug development programs and can serve as a gate-keeper for large confirmatory Phase III trials with greater chance of success. Dose finding methods through joint modeling of both efficacy and safety endpoints are studied in this paper. To be more specific, we extend the popular MCP-Mod dose finding method (Bretz et al., 2005), which considered only the efficacy endpoint, to the method that incorporates both efficacy and safety endpoints through joint modeling. Method of parameter estimation for the extended models, and methods of selection of dose(s) to be brought into confirmatory Phase III trials based on Phase II study data are discussed in the paper. The performances of the proposed methods are evaluated through simulations.
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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 | 0,022 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».