Response Adaptive Randomization Using Biomarkers with Exponentially Decreasing Probability Sequence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, it is proposed to study the application of Response Adaptive Randomization (RAR) design in clinical trials. The approach involves the prediction of treatment outcomes based on the biomarker of patients using a regression model. The focus is on rare diseases to efficiently allot the patients among various treatments so as to ensure not only the clinical rights but also the maximum possible benefits to the patients even when they are in clinical trials. Initially, the method uses conventional equal randomization to understand how well every treatment works in patients and this initial duration is known as burn-in period. The proposed work allocates patients to treatments by using an exponentially decreasing probability sequence instead of the existing linearly decreasing sequence to have higher allocation probability to the efficient treatment. In the case of rare disease, it is observed from simulation study that the use of exponentially decreasing probability sequence in RAR design increases the benefit to the patients in the clinical trials when compared to the existing method that uses linearly decreasing sequence. The study also investigates the performance of the proposed RAR design when used with different regression methods under various scenarios. The performance of the proposed design is measured by the proportion of patients assigned to the best treatment in addition to Type I error and power. From the impressive results, it is suggested that the proposed RAR design can be implemented practically in clinical trials of rare diseases without any apprehension.
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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 | 0,051 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle