已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Bayesian predictive power for interim adaptation in seamless phase II/III trials where the endpoint is survival up to some specified timepoint

频数推理 临时的 中期分析 贝叶斯概率 先验概率 样本量测定 计算机科学 提前停车 贝叶斯推理 计量经济学 统计 数学 随机对照试验 机器学习 医学 人工智能 考古 人工神经网络 历史 外科
作者
Heinz Schmidli,Frank Bretz,Amy Racine‐Poon
出处
期刊:Statistics in Medicine [Wiley]
卷期号:26 (27): 4925-4938 被引量:47
标识
DOI:10.1002/sim.2957
摘要

Integration of a phase II and a phase III clinical trial into a single confirmatory study aims to shorten the development time without compromising the chance of success for a development program. These seamless phase II/III trials involve complex adaptations at the interim analysis, such as treatment selection, sample size reassessment, and stopping for futility. Bayesian methods can support these interim adaptations, and make this decision process more transparent. Use of a frequentist combination test for the final evaluation ensures that the type I error is controlled regardless of the adaptation rule employed at the interim analysis. In this paper, an adaptive seamless phase II/III trial design is proposed for studies where the endpoint is survival up to some specified timepoint and where Bayesian predictive power (PP) guides interim adaptations. For the evaluation of PP at the interim analysis, the event time is modelled as a piecewise exponential distribution, with informative priors for the hazard rates. As an illustrative example, regimen selection at interim in a four-arm trial with an active control is considered, where both non-inferiority and superiority to the control arm are tested. Frequentist properties of the adaptation criterion based on Bayesian PP are assessed by simulations.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI2S应助chen采纳,获得10
2秒前
乐于助人大好人完成签到 ,获得积分10
3秒前
5秒前
Mars夜愿发布了新的文献求助10
6秒前
林巧完成签到 ,获得积分10
7秒前
岁月荣耀完成签到 ,获得积分10
8秒前
犹豫曼岚发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
爱听歌初柳完成签到,获得积分20
13秒前
13秒前
学术小白完成签到,获得积分10
14秒前
科研通AI2S应助Mars夜愿采纳,获得10
14秒前
合适的芸遥完成签到,获得积分10
14秒前
爆米花应助专注翠梅采纳,获得10
15秒前
16秒前
17秒前
今天只做一件事完成签到,获得积分0
17秒前
sfadfaV发布了新的文献求助10
18秒前
山茶完成签到 ,获得积分10
18秒前
于雷是我发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
怕黑钢笔完成签到 ,获得积分10
21秒前
22秒前
乔二发布了新的文献求助10
24秒前
大模型应助sfadfaV采纳,获得10
27秒前
汉堡包应助张文静采纳,获得10
29秒前
LZL完成签到 ,获得积分10
31秒前
1234完成签到 ,获得积分10
31秒前
科目三应助wnag采纳,获得10
33秒前
33秒前
34秒前
111完成签到,获得积分10
36秒前
权雨灵发布了新的文献求助10
36秒前
YJ888发布了新的文献求助10
38秒前
CipherSage应助甜甜寒香采纳,获得10
39秒前
40秒前
zengyan完成签到 ,获得积分10
41秒前
41秒前
zaaa完成签到,获得积分10
41秒前
高分求助中
Licensing Deals in Pharmaceuticals 2019-2024 3000
Cognitive Paradigms in Knowledge Organisation 2000
Introduction to Spectroscopic Ellipsometry of Thin Film Materials Instrumentation, Data Analysis, and Applications 1800
Natural History of Mantodea 螳螂的自然史 1000
A Photographic Guide to Mantis of China 常见螳螂野外识别手册 800
How Maoism Was Made: Reconstructing China, 1949-1965 800
Barge Mooring (Oilfield Seamanship Series Volume 6) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3314210
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2946566
关于积分的说明 8530692
捐赠科研通 2622261
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1434442
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 665307
邀请新用户注册赠送积分活动 650838