A comprehensive comparison of the continual reassessment method to the standard 3 + 3 dose escalation scheme in Phase I dose-finding studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An extensive literature has covered the statistical properties of the Continual Reassessment Method (CRM) and the modifications of this method. While there are some applications of CRM designs in recent Phase I trials, the standard method (SM) of escalating doses after three patients with an option for an additional three patients SM remains very popular, mainly due to its simplicity. From a practical perspective, clinicians are interested in designs that can estimate the MTD using fewer patients for a fixed number of doses, or can test more dose levels for a given sample size. PURPOSE: This article compares CRM-based methods with the SM in terms of the number of patients needed to reach the MTD, total sample size required, and trial duration. METHODS: The comparisons are performed under two alternative schemes: a fixed or a varying sample approach with the implementation of a stopping rule. The stopping rule halts the trial if the confidence interval around the MTD is within a pre-specified bound. Our simulations evaluated several CRM-based methods under different scenarios by varying the number of dose levels from five to eight and the location of the true MTD. RESULTS: CRM and SM are comparable in terms of how fast they reach the MTD and the total sample size required when testing a limited number of dose levels (<or=5), but as the number of dose levels increases, CRM reaches the MTD in fewer patients when used with a fixed sample of 20 patients. However, a sample size of 20-25 patients is not sufficient to achieve a narrow precision around the estimated toxicity rate at the MTD. LIMITATIONS: We focused on methods with practical design features that are of interest to clinicians. However, there are several alternative CRM-based designs that are not investigated in this manuscript, and hence our results are not generalizable to other designs. CONCLUSIONS: We show that CRM-based methods are an improvement over the SM in terms of accuracy and optimal dose allocation in almost all cases, except when the true dose is among the lower levels.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,587 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle