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Enregistrement W4414534411 · doi:10.1002/pst.70031

Adjustment for Inconsistency in Adaptive Phase 2/3 Designs With Dose Optimization

2025· article· en· W4414534411 sur OpenAlexafffund
Cong Chen, Mo Huang, Xuekui Zhang

Notice bibliographique

RevuePharmaceutical Statistics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOptimal Experimental Design Methods
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPhase (matter)Selection (genetic algorithm)Maximum tolerated doseComputerized adaptive testingAdaptive designCutoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive Phase 2/3 designs hold great promise in contemporary oncology drug development, especially when limited data from Phase 1 dose-finding is insufficient for identifying an optimal dose. However, inconsistent results between Phase 2 and Phase 3 may raise regulatory and practical concerns. The imperfection in dose selection further complicates the issue. In this paper, we explicitly incorporate the concerns about inconsistency into the statistical analysis under three hypothesis testing strategies (conservative, aggressive, and neutral) by specifying an inconsistency cutoff and accounting for the probability of "picking-the-winner." This investigation illustrates how to balance regulatory caution, sponsor interests, and practical considerations in adaptive Phase 2/3 designs with dose optimization, which paves the way for further research in a less explored area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,178
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,288
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1780,288
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,349
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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