Two‐stage subgroup‐specific time‐to‐event (2S‐Sub‐TITE): An adaptive two‐stage time‐to‐toxicity design for subgroup‐specific dose finding in phase I oncology trials
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Notice bibliographique
Résumé
For phase I trials, the subgroup-specific time-to-event (Sub-TITE) design identifies the maximum tolerated dose (MTD) separately in 2+ heterogeneous patient subgroups. Sub-TITE allows borrowing strength and dynamic clustering across subgroups from the trial's start, but delaying the initiation of borrowing and clustering may improve trial accuracy. We propose the 2-stage Sub-TITE (2S-Sub-TITE) design in which the trial starts by estimating separate models per subgroup, and then initiates the Sub-TITE design at some pre-specified point of patient accrual. We evaluate the operating characteristics of the 2S-Sub-TITE design using simulations. Nine configurations of the 2S-Sub-TITE design (varying in timing of initiation of borrowing/clustering and prior probability of subgroup heterogeneity, p_hetero) and three control methods were compared across 1000 randomly-generated true toxicity probability scenarios. Effects of priors, sample size, escalation rules, target toxicity probability, accrual rate, and number of subgroups were evaluated. Metrics included: proportion of correct selection (PCS) of the true MTD, and average number of toxicities incurred. Among the 5 2S-Sub-TITE configurations (out of 9 total) with the highest PCS (45%) when the subgroup heterogeneity assumption is correct (all of which out-perform the control methods by 2%-6%), the configuration which enables borrowing and clustering allowance with p_hetero = 0.7 starting at 75% patient accrual best minimizes toxicities as well as losses in accuracy if the heterogeneity assumption is incorrect. For trials with high confidence in subgroup heterogeneity, the 2S-Sub-TITE configuration enabling borrowing/clustering with p_hetero = 0.7 starting at 75% patient accrual exhibits superior dose-finding accuracy compared to existing methods.
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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 | 0,038 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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 découle