Optimal Designs for Dose Finding Studies with an Active Control
带活性对照的剂量探索研究最优设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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带活性对照的剂量探索研究最优设计
- 研究问题
- 当新药不同剂量与已上市标准治疗比较时，如何设计试验以估计达到活性对照相同治疗效果的最小剂量，并应对参数不确定性？
- 方法与思路
- 作者把活性对照分析表述为两个回归模型的混合，推导局部最优设计，并讨论贝叶斯和标准化极小极大等稳健设计策略。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，为一大类剂量研究模型显式确定局部最优设计，并给出相关稳健设计，以一项临床试验的备选设计展示结果。
- 阅读关注点
- 应核对目标剂量的存在与唯一性、局部设计对参数值的依赖，以及贝叶斯先验、极小极大参数区域和组间样本配置。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；摘要未说明剂量反应假设、实际配置或效率数值，治疗效果措辞不足以确认具体因果识别条件。
原文摘要
Summary Dose finding studies often compare several doses of a new compound with a marketed standard treatment as an active control. In the past, however, research has focused mostly on experimental designs for placebo controlled dose finding studies. To the best of our knowledge, optimal designs for dose finding studies with an active control have not been considered so far. As the statistical analysis for an active controlled dose finding study can be formulated in terms of a mixture of two regression models, the related design problem is different from what has been investigated before in the literature. We present a rigorous approach to the problem of determining optimal designs for estimating the smallest dose achieving the same treatment effect as the active control. We determine explicitly the locally optimal designs for a broad class of models employed in such studies. We also discuss robust design strategies and determine related Bayesian and standardized minimax optimal designs. We illustrate the results by investigating alternative designs for a clinical trial which has recently appeared in a consulting project of one of the authors.