Application of Group Sequential Methods to the 2-in-1 Design and Its Extensions for Interim Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
The 2-in-1 adaptive design (Chen et al. 2018) allows seamless expansion of an ongoing Phase 2 trial into a Phase 3 trial to expedite a drug development program. Under a mild assumption expected to generally hold in practice, as Slepian’s lemma guarantees, the trial can be tested at the full alpha level with or without expansion, sacrificing no statistical power. The endpoint used for expansion decisions can be the same as or different from the primary endpoints, and there is no restriction on the expansion threshold. Due to its flexibility and robustness, it has drawn immediate attention from academic researchers and industry practitioners. The design has been substantially extended in the literature and successfully implemented in multiple trials.Group sequential methods are a cornerstone in trial monitoring. A preliminary investigation (Chen, Li, and Deng) suggests that it can be naturally incorporated into the 2-in-1 design without providing formal mathematical proof. In this article, we fill the gap by providing a sufficient condition that is expected to generally hold in practice to unlock the full potential of the 2-in-1 design and pave the way for its broader applications. In practice, the condition can be verified with trial data as needed using simulation studies per the FDA guideline on adaptive designs. We also discuss a special case that guarantees the validity without the need for any simulation checking.
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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 | 0,068 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».