Diario de Ensayos Clínicos

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Acceso abierto

ISSN: 2167-0870

abstracto

Sobre el uso de funciones de utilidad para optimizar los diseños de ensayos sin costura de fase II/fase III

Jihane Aouni*, Jean Noel Bacro, Gwladys Toulemonde, Pierre Colin, Loic Darchy, Bernard Sebastien

Antecedentes: durante varios años, los diseños adaptativos se hicieron cada vez más populares en la industria farmacéutica y, en particular, se prestó mucha atención a los diseños sin costura adaptativos. Esos diseños combinan el ensayo de búsqueda de dosis de fase II y el ensayo de confirmación de fase III en un solo protocolo (con un tamaño de muestra total fijo). El objetivo de este artículo es proponer algunas herramientas basadas en la utilidad para optimizar esos diseños: primero en términos de relación entre los tamaños de muestra de la fase II y la fase III y, segundo, en la asignación de pacientes a las dosis al comienzo de la fase II. Métodos: Los métodos de optimización del diseño generalmente se basan en la matriz de información de Fisher (D+optimalidad) o en la varianza de algunas estadísticas de interés (C+optimalidad). En su lugar, proponemos definir funciones de utilidad asociadas a patrocinadores' decisión relacionada con la elección de la dosis para la fase III y proponemos métricas de optimización del diseño basadas en el valor esperado de esta utilidad. Resultados y Conclusiones: Después de revisar y discutir varios tipos de funciones de utilidad, nos enfocamos en dos de ellas, que hemos evaluado a través de simulaciones. Llegamos a la conclusión de que, en la mayoría de los escenarios simulados, la utilidad esperada fue, en cierto sentido, más sensible al momento del análisis intermedio (proporción entre la fase II y el tamaño total de la muestra) que a la asignación de pacientes entre las dosis. Este resultado señala el hecho de que podría ser necesario inscribir a un mayor número de pacientes en la fase II para permitir una identificación precisa de la dosis óptima.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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