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延长评估窗口或快速登记的肿瘤学剂量递增试验的统计治疗回顾。 (英语) 兹伯利07619960

Lio,Yulong(编辑)等,可靠性和生存分析中的贝叶斯推断和计算。查姆:斯普林格。Emerg.顶部。统计生物统计。,191-213 (2022).
摘要:在本章中,我们首先回顾了肿瘤剂量递增试验设计的三类方法:3+3、基于统计模型的方法,包括连续重新评估方法(CRM)和贝叶斯逻辑回归模型(BLRM),以及基于毒性区间的算法,例如贝叶斯最优区间设计(BOIN)和毒性概率区间方法(TPI)及其各自的变体。本章的重点是全面概述这些方法的各种统计扩展,以应对因延长安全评估窗口或同等情况下的快速注册率而带来的统计挑战。在CRM和BLRM类中,它们包括加权似然函数法(TITE-CRM)、通过暂停规则或贝叶斯毒性预测风险辅助的TITE-CRM以避免激进的剂量增加、利用药物周期信息的TITE-CRM、适应性时间-事件毒性分布,以及基于BLRM的三参数logistic回归扩展。在基于毒性间隔的类别中,我们回顾了毒性概率间隔法的R-TPI方法、用于估算未观察到的DLT的TITE-BOIN和同时模拟长期毒性和疗效的BOIN12。讨论中的方法可以在提高最佳剂量识别的准确性方面发挥重要作用,而不会牺牲患者安全或显著延长试验持续时间。
关于整个系列,请参见[Zbl 1492.62020年].

MSC公司:

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
62号05 可靠性和寿命测试
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全文: 内政部

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