A Bayesian response-adaptive dose-finding and comparative effectiveness trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Combinations of treatments that have already received regulatory approval can offer additional benefit over Each of the treatments individually. However, trials of these combinations are lower priority than those that develop novel therapies, which can restrict funding, timelines and patient availability. This article develops a novel trial design to facilitate the evaluation of New combination therapies. This trial design combines elements of phase II and phase III trials to reduce the burden of evaluating combination therapies, while also maintaining a feasible sample size. This design was developed for a randomised trial that compares the properties of three combination doses of ketamine and dexmedetomidine, given intranasally, to ketamine delivered intravenously for children undergoing a closed reduction for a fracture or dislocation. METHODS: This trial design uses response-adaptive randomisation to evaluate different dose combinations and increase the information collected for successful novel drug combinations. The design then uses Bayesian dose-response modelling to undertake a comparative effectiveness analysis for the most successful dose combination against a relevant comparator. We used simulation methods determine the thresholds for adapting the trial and making conclusions. We also used simulations to evaluate the probability of selecting the dose combination with the highest true effectiveness the operating characteristics of the design and its Bayesian predictive power. RESULTS: With 410 participants, five interim updates of the randomisation ratio and a probability of effectiveness of 0.93, 0.88 and 0.83 for the three dose combinations, we have an 83% chance of randomising the largest number of patients to the drug with the highest probability of effectiveness. Based on this adaptive randomisation procedure, the comparative effectiveness analysis has a type I error of less than 5% and a 93% chance of correcting concluding non-inferiority, when the probability of effectiveness for the optimal combination therapy is 0.9. In this case, the trial has a greater than 77% chance of meeting its dual aims of dose-finding and comparative effectiveness. Finally, the Bayesian predictive power of the trial is over 90%. CONCLUSIONS: By simultaneously determining the optimal dose and collecting data on the relative effectiveness of an intervention, we can minimise administrative burden and recruitment time for a trial. This will minimise the time required to get effective, safe combination therapies to patients quickly. The proposed trial has high potential to meet the dual study objectives within a feasible overall sample size.
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 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 | 0,219 | 0,866 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».