Phase II stopping rules employing response rates and early progression
Notice bibliographique
Résumé
2553 Background: Drug development in oncology has become increasingly resource intensive. Anything that might accelerate drug development would benefit patients and drug developers. Traditionally, tumour response rates (RR) have been used to assess the efficacy of new agents in phase II trials. High rates of early progression of disease (EPD) may also indicate lack of drug efficacy, and this endpoint has the potential to shorten trials compared to assessing RR alone. This work seeks to create a set of rules that will allow phase II drug assessment employing both RR and EPD. Previous work on this subject suffered from insufficient power, as determined by the authors [Freidlin et al, J Clin Oncol, 20:599, 2002]. Methods: Using TreeAge Pro Healthcare software, we created a computer model that would accept specified trial parameters and determine through simulations stopping rules based on observed number of responses and EPDs to achieve the desired power and alpha error for a single-armed two-stage study with 15 patients in each stage. The null hypothesis (H(nul)) specified the response rate (rr(nul)) and early progressive disease rate (epd(nul)) that would render a drug uninteresting for further development, such that: H(nul): rr LE rr(nul) & epd GE epd(nul), where rr is that actual response rate observed and epd is the actual rate of early progression. Similarly, the alternate hypothesis (H(alt)) specified the response rate (rr(alt)) and early progressive disease rate (epd(alt)) that would render a drug interesting for further development, such that: H(alt): rr GE rr(alt) or epd LE epd(alt). (LE, less than, equal to; GE, greater than, equal to) Results: Conclusions: The simulation was able to establish stopping rules for observed number of responses and EPDs to achieve the desired error rates. Variations on the rules based on other trial sample types and design parameters will be detailed. [Table: see text] No significant financial relationships to disclose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,091 | 0,529 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».