Design of platform trials with a change in the control treatment arm
Notice bibliographique
Résumé
Platform trials are an efficient way of testing multiple treatments. We consider platform trials where, if a treatment is found to be superior to the control, it will become the new standard of care. The remaining treatments are then tested against this new control. In this setting, one can either keep the information on both the new standard of care and the other active treatments before the control is changed or discard this information when testing for benefit of the remaining treatments. We show analytically and numerically, retaining the information collected before the change in control can be detrimental to the power in a frequentist multi-arm multi-stage trial. Specifically, we consider the overall power, the probability that the active treatment with the greatest treatment effect is found during the trial, and the conditional power, the probability a given treatment is found superior against the current control. Also studied is the conditional type I error, the probability a given treatment is incorrectly found superior against the current control. We prove when retaining the information decreases both the overall and conditional power but also decreases the conditional type I error. A motivating example is then studied. Based on these observations, we discuss different aspects to consider when deciding whether to run a continuous platform trial or run an inherently new trial using the same trial infrastructure.
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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 | 0,013 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».