贝叶斯 basket 试验中方差参数先验分布的比较
统计方法学
2022-11-01 v1 应用统计
摘要
II期 basket 试验是评估针对一组不同癌症组织学类型共有的遗传改变的新治疗疗效的常用工具。通过贝叶斯分层建模汇集不同臂（例如癌症组织学类型）的数据可获得高效设计，其中由一个方差参数控制各臂治疗效应向总体治疗效应的收缩强度。该方法的一个关键方面是，方差上的先验选择对确定收缩强度起着主要作用，并影响设计的运行特征。我们回顾了先前工作中最常采用的先验，并将其与最近引入的惩罚复杂度（PC）先验进行比较。我们的模拟研究表明，PC先验与黄金标准选择半t先验具有可比的行为，且在所有组织学类型对治疗反应相似的同质情景下前者表现更优。我们认为PC先验相对于其他先验具有优势，因为它们允许用户仅通过一个参数来处理收缩程度，并且可在有临床意见时基于临床意见进行设定。
引用
@article{arxiv.2210.16685,
title = {A comparison of priors for variance parameters in Bayesian basket trials},
author = {Massimo Ventrucci and Alessandro Vagheggini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.16685},
year = {2022}
}