A comparison of priors for variance parameters in Bayesian basket trials
贝叶斯篮式试验中方差参数先验的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究临床试验层级模型的方差先验，未明确涉及所列因果识别或其他经济领域细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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贝叶斯篮式试验中方差参数先验的比较
- 研究问题
- 在跨癌症组织类型借用信息的贝叶斯篮式试验中，方差参数先验如何控制组间收缩，并影响试验设计的运行特性？
- 方法与思路
- 作者回顾常用方差先验，将惩罚复杂度先验与包括 half-t 在内的选择进行模拟比较，并讨论通过临床意见校准收缩程度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称惩罚复杂度先验整体表现与 half-t 相近，在各组反应同质的场景更好，并可通过单个参数控制收缩和表达临床意见。
- 阅读关注点
- 应核对不同先验的尺度校准、同质与异质场景设置，以及运行特性具体包含哪些指标，临床意见如何转化为先验参数。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未给出模拟数值和决策规则，同质场景优势不代表普遍更优。
原文摘要
Phase II basket trials are popular tools to evaluate efficacy of a new treatment targeting genetic alteration common to a set of different cancer histologies. Efficient designs are obtained by pooling data from the different arms (e.g., cancer histologies) via Bayesian hierarchical modelling, with a variance parameter controlling the strength of shrinkage of each arm treatment effect to the overall treatment effect. One critical aspect of this approach is that prior choice on the variance plays a major role in determining the strength of shrinkage and impacts the operating characteristics of the design. We review the priors most commonly adopted in previous works and compare them with the recently introduced penalized complexity (PC) priors. Our simulation study shows comparable behaviour for the PC prior and the gold standard choice half-t prior, with the former performing better in the homogeneous scenario where all histologies respond similarly to the treatment. We argue that PC priors offer advantages over other priors because they allow the user to handle the degree of shrinkage by means of only one parameter and can be elicited based on clinical opinion when available.