MUCE：用于 1b 期多扩展队列试验设计与分析的贝叶斯分层模型
统计方法学
2025-05-21 v2 应用统计
摘要
我们提出了一种多队列扩展（MUCE）方法，作为 1b 期多扩展队列试验的设计或分析方法，这些试验是在 1a 期剂量递增之后进行的新型首次人体研究。MUCE 设计基于一类贝叶斯分层模型，该模型可自适应地在不同组间借用信息。统计推断直接基于每个组有效的后验概率，有助于决定选择哪个组进行进一步测试。
引用
@article{arxiv.2006.07785,
title = {MUCE: Bayesian Hierarchical Modeling for the Design and Analysis of Phase 1b Multiple Expansion Cohort Trials},
author = {Jiaying Lyu and Tianjian Zhou and Shijie Yuan and Wentian Guo and Yuan Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07785},
year = {2025}
}