A Bayesian Adaptive Umbrella Trial Design with Robust Information Borrowing for Screening Multiple Combination Therapies
Notice bibliographique
Résumé
In immuno-oncology, developing combination therapies to overcome resistance to single agent or induce synergistic effects has become a new focus. To accelerate the screening process to identify promising combinations based on objective response rates, we propose a Bayesian adaptive Umbrella Trial design to simultaneously evaluate combinations of an investigational compound with different backbones, where information borrowing across combinations is allowed to increase trial efficiency. A robust borrowing approach is developed to strike a balance between borrowing and not borrowing by accounting for different configurations of homogeneity of treatment effects using Bayesian model averaging. Unlike existing methods that use the response rates to measure the degree of homogeneity by assuming all arms share a common control rate, an advantage of our approach is that it uses relative treatment effects to determine the degree of homogeneity by adjusting for different control effects across combinations. In the proposed design, Bayesian adaptive interim analyses are implemented to drop futile combinations and graduate early efficacious combinations. Simulation studies demonstrate that the proposed design with robust information borrowing outperforms some existing approaches. It improves power when treatment effects are homogeneous and maintains reasonable arm-wise Type I error rates when heterogeneity is present across combinations.
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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 | 0,002 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».