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J-GLOBAL ID：201802261303070766   整理番号：18A1351261

BOIN-ET:有効性と毒性転帰に基づく線量発見のためのBayes最適間隔設計【JST・京大機械翻訳】

BOIN-ET: Bayesian optimal interval design for dose finding based on both efficacy and toxicity outcomes

著者 (3件)： Takeda Kentaro (Data Science, Astellas Pharma Global Development, Inc., Northbrook, IL, USA) ,  Taguri Masataka (Department of Biostatistics, Yokohama City University, Yokohama, Japan) ,  Morita Satoshi (Department of Biomedical Statistics and Bioinformatics, Kyoto University Graduate School of Medicine, Kyoto, Japan)
資料名： Pharmaceutical Statistics: Journal of Applied Statistics in the Pharmaceutical Industry  (Pharmaceutical Statistics: Journal of Applied Statistics in the Pharmaceutical Industry)
巻： 17  号： 4  ページ： 383-395  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2723A  ISSN： 1539-1604  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： 腫瘍学における第1相用量発見試験の主目的の1つは,許容できる最適用量(OD)を同定し,その後の第II相およびIII試験における被験者に対する治療的利点を示すことである。毒性と有効性の両方が用量レベルとともに単調に増加するという仮定の下で,毒性考慮に基づく多くの相I用量発見法が提案されている。しかし,このような仮定は必ずしも,分子標的化,細胞静止および生物学的薬剤に対するODを評価する場合,および免疫腫瘍学的治療において必ずしもケースではない可能性がある。この問題に対処するために,著者らは,非パラメトリックであるBayes最適間隔(BOIN)設計を拡張し,従って,有効性と毒性の両方の結果に基づいてODを同定するために,モデルベースの設計で使用される仮定を必要としない。この新しい設計を「BOIN-ET」と命名し,有効性と毒性応答の両方に関するモデルベースの手法とこの提案した方法の比較を含むシミュレーション研究を示した。シミュレーションにより,BOIN-ETは,選択された正しいODsの割合と,種々の現実的な設定を通してODsに割り当てられた患者の平均数の両方において利点を有することを示した。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： シミュレーション ,  *毒性 ,  *放射線量 ,  モデル ,  患者 ,  治療法 ,  単相
準シソーラス用語： 腫瘍内科学 ,  被験者 ,  至適投与量 ,  モデルベース ,  *転帰 ,  分子標的 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes適応設計 ,  線量発見 ,  有効性-毒性 ,  区間設計 ,  モデル支援設計 ,  最適線量

分類 (3件)： 腫ようの薬物療法  (GE03032C) ,  腫ようの放射線療法  (GE03034K) ,  抗腫よう薬の臨床への応用  (GW16020L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 有効性 ,  毒性 ,  転帰 ,  線量 ,  発見 ,  設計