文摘
背景和目标神经退行性疾病的后期阶段临床试验的成功概率很低。在这项研究中,我们将介绍一种算法来优化计划的临时分析临床试验在肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS),更好地利用可用的时间和资源,减少暴露的患者无效的或有害的药物。
方法研制了一种基于仿真的算法,以确定最优临时分析方案通过整合先验知识对肌萎缩性侧索硬化症临床试验的成功率还在早期阶段的研究中获得的信息。临时分析方案是由不同的数量和时间优化临时分析,连同他们的决策规则何时停止试验。算法应用回顾性临床试验3调查隔膜踱步的功效或头孢曲松ALS患者的生存期。此外,比较了结果与传统的临时设计。
结果我们评估183 - 1351独特的临时为每个试验分析方案。应用最优设计正确的建立缺乏有效性,将总结所有研究1.2 - -19.4个月前(在试验持续时间减少4.6% - -57.7%),并可能随机化患者的数量减少了1.7% - -58.1%。通过仿真,我们说明其他治疗方案的效率。优化临时分析方案优于传统临时设计在大多数场景。
讨论我们的算法使用先验知识来确定预期治疗效果的不确定性在肌萎缩性侧索硬化症临床试验和优化规划中期分析。改善ALS徒劳监测可以减少病人的暴露无效的或有害的治疗,导致重大的伦理和提高效率。
术语表
- 肌萎缩性侧索硬化症=
- 肌萎缩性脊髓侧索硬化症;
- ALSFRS-R=
- 修改后的肌萎缩性侧索硬化症功能评定量表;
- DMEC=
- 数据监控和伦理委员会;
- 人力资源=
- 风险比;
- 新和合本=
- 无创通气
脚注
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提交和外部同行评议。处理编辑器是副主编安东尼·阿马托医学博士FAAN。
- 收到了2022年11月18日。
- 接受的最终形式2023年3月3日。
- 版权©2023年作者(年代)。发表的Wolters Kluwer健康,公司代表美国神经病学学会。半岛投注体育官网
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