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Enregistrement W2170153043 · doi:10.1002/sim.4244

Assessing noninferiority in a three‐arm trial using the Bayesian approach

2011· article· en· W2170153043 sur OpenAlexaff
Pulak Ghosh, Farouk S. Nathoo, Mithat Gönen, Ram C. Tiwari

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayesian probabilityParametric statisticsComputer sciencePlaceboStatistical hypothesis testingClinical trialStatisticsMachine learningMedicineArtificial intelligenceMathematicsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-inferiority trials, which aim to demonstrate that a test product is not worse than a competitor by more than a pre-specified small amount, are of great importance to the pharmaceutical community. As a result, methodology for designing and analyzing such trials is required, and developing new methods for such analysis is an important area of statistical research. The three-arm trial consists of a placebo, a reference and an experimental treatment, and simultaneously tests the superiority of the reference over the placebo along with comparing this reference to an experimental treatment. In this paper, we consider the analysis of non-inferiority trials using Bayesian methods which incorporate both parametric as well as semi-parametric models. The resulting testing approach is both flexible and robust. The benefit of the proposed Bayesian methods is assessed via simulation, based on a study examining home-based blood pressure interventions.

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)0,327
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,419
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3270,419
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,745
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,140 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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