ROMI：一种用于优化多指征剂量的随机两阶段篮式试验设计
统计方法学
2024-10-07 v3
摘要
为多个指征优化剂量具有挑战性。寻找单一最优生物剂量（OBD）的合并方法会忽视剂量-反应或剂量-毒性曲线在不同指征间可能的差异，导致 OBD 各不相同。相反，针对每个指征单独优化剂量往往需要较大的样本量。为此，我们提出了一种随机两阶段篮式试验设计，用于优化多个指征中的剂量（ROMI）。在阶段 1 中，对于每个指征，评估高剂量的反应和毒性——该剂量可能是先前获得的最大耐受剂量（MTD）——并采用规则：若高剂量不安全或无效则停止该指征的招募。未被终止的指征Proceed to stage 2，在此阶段将患者随机分配于高剂量和指定的较低剂量之间。采用潜在聚类贝叶斯层次模型，以在指征之间借助信息，同时考虑 OBD 异质性。指征特定效用用于量化反应-毒性之间的权衡。在阶段 2 结束时，对于至少有一个可接受剂量的每个指征，选取其后验均值效用最高的剂量作为最优剂量。 presented 了两种 ROMI 版本：一种仅使用阶段 2 数据进行剂量优化，另一种利用两个阶段的数据进行剂量优化。模拟结果表明，两种版本的 ROMI 都在操作特征方面表现出色，优于要么忽视指征，要么为每个指征独立优化剂量的设计。
引用
@article{arxiv.2408.15502,
title = {ROMI: A Randomized Two-Stage Basket Trial Design to Optimize Doses for Multiple Indications},
author = {Shuqi Wang and Peter F. Thall and Kentaro Takeda and Ying Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.15502},
year = {2024}
}