Due to ethical and economical reasons, sequential single-arm trial designs are used for assessing the therapeutic efficacy of new treatments in phase II trials. Simon's 2-stage design and Lan-DeMets' $\alpha$-spending function method with O'Brien-Fleming type are widely recognized as the traditional methods for futility stopping and efficacy stopping, respectively. These methods have two practical problems, which are the difficulty of interpretation for stopping under staggered entry and the inflation of error rate due to a small-sample trial. In this research, we propose the exact sequential design making the threshold value for efficacy fixed, and compare with traditional designs in sample size. Since the maximum sample size and average sample number of the proposed design are generally smaller than those of traditional designs containing fixed design, the proposed design is expected to be enrolled fewer subjects. In addition, we evaluate several kinds of point estimators and confidence intervals at the end of trials in the proposed design. If one is concerned with bias, the bias-adjusted estimator may be better. As for a confidence interval, the mid-p approach will be a good choice.


翻译:出于伦理和经济原因,顺序单臂试验设计被用于II期试验中评估新治疗方法的疗效。Simon的两阶段设计和采用O'Brien-Fleming类型的Lan-DeMets α花费函数方法分别被广泛认为是无效性停止和有效性停止的传统方法。这些方法存在两个实际问题:交错入组条件下停止决策的解释困难,以及小样本试验导致的误差率膨胀。在本研究中,我们提出了一种使疗效阈值固定的精确顺序设计,并与传统设计在样本量上进行了比较。由于所提设计的最大样本量和平均样本数通常小于包括固定设计在内的传统设计,预计所提设计能招募更少的受试者。此外,我们评估了所提设计在试验结束时几种点估计量和置信区间的性能。若关注偏差,偏差校正估计量可能更优;对于置信区间,mid-p方法将是良好的选择。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
326+阅读 · 2020年11月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月16日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月16日
VIP会员
最新内容
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:49
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
11+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
326+阅读 · 2020年11月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员