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J-GLOBAL ID：202102279712312518   整理番号：21A0164226

腫瘍学のためのBayes臨床試験の現状,2020【JST・京大機械翻訳】

Current status of Bayesian clinical trials for oncology, 2020

著者 (2件)： Fors Martha (Universidad de Las Americas. Redondel del Ciclista, Antigua Via a Nayon, Quito EC 170124, Ecuador) ,  Gonzalez Paloma (Universidad de Las Americas. Redondel del Ciclista, Antigua Via a Nayon, Quito EC 170124, Ecuador)
資料名： Contemporary Clinical Trials Communications  (Contemporary Clinical Trials Communications)
巻： 20  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3102A  ISSN： 2451-8654  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ベイジアン法は腫瘍学試験における治療法の開発において足古いを確立した。方法:臨床Trials.govデータベースに投稿された臨床試験を,それらの設計におけるBayesアプローチによる腫瘍学試験に焦点を当てた。デザイン,研究相,ランダム化,マスキング,研究目的,主な結果,性別,年齢,およびBayesアプローチによる資金関与を含む研究特性の違いを,カイ二乗またはフィッシャーの正確試験を用いて評価した。結果:著者らは,腫瘍学的疾患に対処するそれらの設計において,Bayes成分による225の研究を同定した。最も一般的な設計は,Bayes毒性モニタリング(26.4%),モデルベース設計(36%)モデル支援設計(8%)であった。Bayesロジスティック回帰モデル(59.4%),Bayes区分的指数生存回帰(10.9%)および連続再評価法(9.4%)のような統計的方法が最も使用された。結論:ベイズ試験は,特に第II相試験(43.6%)で薬物開発の初期段階においてより一般的である。癌研究所または病院は検索した研究の大部分を資金した。このタイプの設計は,時間とともに増加し,試験効率を増加させる革新的手段を表す。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マスキング ,  データベース ,  統計的方法 ,  *臨床試験 ,  第二相試験
準シソーラス用語： *腫瘍内科学 ,  創薬 ,  ロジスティック回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 腫瘍学 ,  臨床試験 ,  現状