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J.M.麦克格雷。；德罗万迪，C.C。；M.H.汤普森。；埃克莱斯顿，J.A。；达弗尔，S.B。；蒙格森，K。；佩蒂特，A.N。；T·戈金。

剂量发现研究的自适应贝叶斯化合物设计。 （英语） Zbl 1242.62120号

J.统计计划。推断 142，第6期，1480-1492（2012）.
总结：我们考虑了如何高效、安全地设计剂量测定研究的问题。使用贝叶斯自适应设计方法探索当前和新的效用函数，以估计最大耐受剂量（MTD）。特别是，我们探索了广泛采用的方法，如持续重新评估方法和最小化MTD估计值的方差。在贝叶斯框架中构建了新的效用函数，并根据当前方法进行了评估。为了减少计算时间，对后验样本进行重要性抽样，从而避免了使用马尔可夫链蒙特卡罗技术绘制样本的需要。此外，由于此类研究通常是第一手的，因此患者的安全至关重要。因此，我们探索将安全考虑因素纳入效用函数的方法，以确保只给药安全且预测良好的剂量。贝叶斯方法论、自适应设计和复合效用函数的融合被称为自适应贝叶斯复合设计（ABCD）。通过模拟剂量发现研究，研究了这种方法融合的性能。本文最后讨论了我们的方法可以包含的结果和扩展。

引用于9文件

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
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
65C20个 概率模型，概率统计中的通用数值方法

关键词：

适应性设计；复合实用程序；重要性抽样；马尔科夫蒙特卡洛；优化设计；安全；实用程序函数
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.M.McGree}等人，J.Stat.Plann。推断142，No.6，1480--1492（2012；Zbl 1242.62120）
全文： 内政部

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