改善肿瘤剂量探索研究中带过量控制贝叶斯逻辑回归模型的性能
统计方法学
2021-05-17 v1
摘要
准确确定的最大耐受剂量（MTD）是肿瘤药物开发后续阶段成功进行的基石。贝叶斯逻辑回归模型（BLRM）是一种流行且通用的基于模型的剂量探索设计。然而，已有报道指出，采用原始过量控制策略的BLRM安全性良好但“过度保守”。在本文中，我们探究了保守性的原因，并指出一个主要原因可能是缺乏适当的欠量控制。我们提出了平衡过量与欠量控制的设计，以改进原始BLRM的性能。模拟结果表明，新设计具有更好的准确性，并在MTD处治疗了更多患者。
引用
@article{arxiv.2105.06855,
title = {Improving the Performance of Bayesian Logistic Regression Model with Overdose Control in Oncology Dose-Finding Studies},
author = {Hongtao Zhang and Alan Y Chiang and Jixian Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.06855},
year = {2021}
}