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Enregistrement W2334564047 · doi:10.4310/sii.2012.v5.n4.a2

An adaptive design for case-driven vaccine efficacy study when incidence rate is unknown

2012· article· en· W2334564047 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStatistics and Its Interface · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensGilead Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptive designStatisticsIncidence (geometry)MathematicsVaccine efficacyMedicineEconometricsInternal medicineVaccinationVirologyClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many vaccine efficacy studies where the endpoint is a rare infection/disease event, an event-driven design is commonly used for testing the hypothesis that study vaccine lowers the risk of the event. Uncertainty of the incidence rate has a large impact on the sample size and study duration. To mitigate the risk of running a potentially large, long-duration efficacy trial with an uncertain event rate, we propose a two-stage adaptive design strategy with interim analyses to allow evaluation of study feasibility and sample size adaptation. During Stage I, a modest number of subjects will be enrolled and the feasibility of the study will be evaluated based on the incidence rate observed. If the feasibility of the study is established, at the end of Stage I a formal interim analysis will be performed, with a potential sample size adaptation based on the conditional rejection probability approach. The operating characteristics of this design are evaluated via simulation.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,306 · 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