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J-GLOBAL ID：201802214530455043   整理番号：18A0753024

モデルベースの再帰的分割による用量設定試験におけるサブグループ同定【JST・京大機械翻訳】

Subgroup identification in dose-finding trials via model-based recursive partitioning

著者 (3件)： Thomas Marius (Novartis Pharma AG, Basel CH-4002, Switzerland) ,  Bornkamp Bjorn (Novartis Pharma AG, Basel CH-4002, Switzerland) ,  Seibold Heidi (Universitaet Zuerich, Hirschengraben 84, Zuerich CH-8001, Switzerland)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 37  号： 10  ページ： 1608-1624  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 初期相薬物開発における重要な課題は,患者を同定することであり,それは実験的治療により良いか悪いかに応答する。実験的治療と対照を研究する無作為化臨床試験の状況のために,種々の異なるサブグループ同定法が開発されているが,患者が異なる用量グループにランダム化された場合には,非常に少ない研究しか行われていない。本論文において,著者らは,用量発見試行におけるサブグループ分析を実行するための新しい戦略を提案し,この新しい設定において生じる課題について議論する。これらの課題に取り組み,実際の試行例とシミュレーションを用いてその実行可能性を評価するための有望な方法として,2アーム試行におけるサブグループ同定に最近適用されたモデルベース再帰分割を考察した。著者らの結果は,患者間の不均一性が存在する場合に,異なる用量反応曲線を有する患者のサブグループを同定し,可能なサブグループを無視しているモデルと比較して,治療効果および最小有効線量の推定を改善するために,モデルベースの再帰的分割を使用できることを示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ランダム化比較試験 ,  放射線量 ,  *患者 ,  アーム ,  不均一性 ,  治療法
準シソーラス用語： 臨床効果 ,  創薬 ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 線量推定 ,  非線形モデル ,  個別化医療 ,  回帰ツリー

分類 (2件)： 腫ようの薬物療法  (GE03032C) ,  臨床治療学  (GC03013R)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデルベース ,  用量 ,  試験 ,  サブ ,  グループ ,  同定