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分类依据与纠错

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Holger Dette
Frank Bretz
Andrey Pepelyshev
José Pinheiro

剂量探索研究的最优设计

研究问题
临床剂量探索中,如何选择剂量的数量、水平及样本分配,以提高最低有效剂量估计的精度并应对模型误设?
方法与思路
作者推导特定剂量反应模型下最小化渐近方差的局部最优设计,再考虑一组潜在反应曲线构造稳健最优设计。
材料陈述的贡献
摘要称,固定模型下的设计对模型假定较敏感,并通过模拟考察小样本表现和误设敏感性,提出相应稳健设计。
阅读关注点
应核对最低有效剂量的定义、局部设计依赖的参数值,以及稳健设计如何选择候选模型并权衡不同曲线的效率。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明;具体模型、稳健准则和数值表现未提供,不能据此认定设计普遍最优。

原文摘要

Understanding and properly characterizing the dose–response relationship is a fundamental step in the investigation of a new compound, be it a herbicide or fertilizer, a molecular entity, an environmental toxin, or an industrial chemical. In this article we investigate the problem of deriving efficient designs for the estimation of target doses in the context of clinical dose finding. We propose methods to determine the appropriate number and actual levels of the doses to be administered to patients, as well as their relative sample size allocations. More specifically, we derive local optimal designs that minimize the asymptotic variance of the minimum effective dose estimate under a particular dose–response model. We investigate the small-sample properties of these designs, together with their sensitivity to a misspecification of the true parameter values and of the underlying dose–response model, through simulation. Finally, we demonstrate that the designs derived for a fixed model are rather sensitive with respect to this assumption and construct robust optimal designs that take into account a set of potential dose–response profiles within classes of models commonly used in drug development practice.

笔记与分组
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