文献

J-GLOBAL ID：202202229078379291   整理番号：22A0846717

COVIDワクチン試験のための逐次予測電力設計【JST・京大機械翻訳】

A Sequential Predictive Power Design for a COVID Vaccine Trial

著者 (4件)： Mukherjee Rajat (Cytel, Strategic Consulting, Barcelona, Spain) ,  Yajnik Pranav (Cytel, Inc., PA) ,  Muhlemann Natalia (Cytel, Inc., PA) ,  Morgan-Bouniol Caroline (Cytel, Inc., PA)
資料名： Statistics In Biopharmaceutical Research  (Statistics In Biopharmaceutical Research)
巻： 14  号： 1  ページ： 42-51  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6056A  ISSN： 1946-6315  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19のようなパンデミックと戦うための治療とワクチンの医学的研究は,ロバストな結果をもたらすことができる柔軟で適応型の試験設計を要求する。ここでは,既知の「訓練免疫」機構を介して,COVID-19感染に対する防御の提供におけるBacillus Calmette-Guerin(BCG)の有効性を研究するためのBayes逐次設計を提示する。主な設計考察は,絶えず進化する発生率と事前の有効性データがない下でBCGのワクチン有効性に関する概念実証を迅速に確立するためのフレームワークを提供することである。試行デザインは,いくつかの中間視点を採り,各中間視点で現在のコホートで予測力を計算することに基づいている。現在のコホート予測電力計算に基づいて,有効性のための fuilityまたは停止登録のための試行を止める決定を行った。どの中間でも,上記の決定の何れかが取られないならば,研究は,次の中間の見識まで,登録し続ける。大規模な数値研究を通して,提案した設計が,サンプルサイズに関してより大きな柔軟性を提供し,ロバストな中間決定を行う能力を提供しながら,現在,規制物体によって要求される望ましい頻繁な運転特性を達成できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 実験計画法 ,  *電力 ,  免疫 ,  *ワクチン ,  柔軟性 ,  桿菌属 ,  母集団 ,  有効性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 数値研究 ,  汎発流行性 ,  ワクチン有効性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes適応設計 ,  COVID-19 ,  頻繁な運転特性 ,  予測力 ,  ワクチン試験

分類 (2件)： 免疫療法薬・血液製剤の臨床への応用  (GW22020O) ,  感染免疫  (ED03030P)

タイトルに関連する用語 (5件)： ワクチン ,  試験 ,  逐次 ,  予測 ,  設計