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Novel Clinical Trial Designs with Dose Optimization to Improve Long-term Outcomes

医学 临床试验 随机对照试验 样本量测定 研究设计 临床研究设计 最大耐受剂量 地铁列车时刻表 生存分析 肿瘤科 内科学 计算机科学 统计 数学 操作系统
作者
Peter F. Thall,Yong Zang,Andrew G. Chapple,Ying Yuan,Ruitao Lin,David Marín,Pavlos Msaouel
出处
期刊:Clinical Cancer Research [American Association for Cancer Research]
卷期号:29 (22): 4549-4554
标识
DOI:10.1158/1078-0432.ccr-23-2222
摘要

Abstract Conventional designs for choosing a dose for a new therapy may select doses that are unsafe or ineffective and fail to optimize progression-free survival time, overall survival time, or response/remission duration. We explain and illustrate limitations of conventional dose-finding designs and make four recommendations to address these problems. When feasible, a dose-finding design should account for long-term outcomes, include screening rules that drop unsafe or ineffective doses, enroll an adequate sample size, and randomize patients among doses. As illustrations, we review three designs that include one or more of these features. The first illustration is a trial that randomized patients among two cell therapy doses and standard of care in a setting where it was assumed on biological grounds that dose toxicity and dose–response curves did not necessarily increase with cell dose. The second design generalizes phase I–II by first identifying a set of candidate doses, rather than one dose, randomizing additional patients among the candidates, and selecting an optimal dose to maximize progression-free survival over a longer follow-up period. The third design combines a phase I–II trial and a group sequential randomized phase III trial by using survival time data available after the first stage of phase III to reoptimize the dose selected in phase I–II. By incorporating one or more of the recommended features, these designs improve the likelihood that a selected dose or schedule will be optimal, and thus will benefit future patients and obtain regulatory approval.
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