Sequential allocation trial design in anesthesia: an introduction to methods, modeling, and clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Summary Estimation of the dose–response curve for new anesthetic protocols typically focuses on identifying minimum effective doses. The application of a sequential experimental method is appropriate, as it minimizes sample size requirements by updating dose assignments based on information accrued from successive subjects. One approach is the up‐and‐down method for estimating the median effective dose in a patient population ( ED 50 ). Designs better suited for achieving greater than 50% effectiveness, include the biased coin approach, and continual reassessment method. In this review we introduce different sequential design methods, provide examples of their use, and show through simulation how the method employed influences sample size and the accuracy of the estimated dose. Simulation studies are presented to illustrate the effects of dose parameter and stopping rule choice for up‐and‐down method and biased coin approach. For continual reassessment method, the effects of assumed dose–response model, prior guess, and cohort size are simulated. A binary response regression curve was fit to the data in Saidman and Eger's endtidal halothane dose‐finding study to provide a dose–response curve for generating simulations. A range of options exist when designing a study using sequential allocation with biased coin approach or continual reassessment method. Method choice influences the required sample size and confidence in estimated effect. In the halothane example, up‐and‐down method decreases the required sample size by 20–30% when the choice of design parameters is optimal. For both up‐and‐down method and biased coin approach designs, greater sample sizes, arising from adjusted stopping criteria, might be required to achieve reliable estimates. The continual reassessment method is only efficient if a limited range of doses can be chosen a priori . In conclusion the up‐and‐down method can be more efficient than nonsequential designs for the estimation of the median dose/intervention level for a given intervention ( ED 50 ). The biased coin approach or continual reassessment method are preferred for the estimation of higher or lower tail quantiles such as ED 90 or ED 10 . Continual reassessment method may be superior if knowledge of the dose–response relationship is available for the drug of interest.
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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 | 0,052 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».