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J-GLOBAL ID：202202271531623889   整理番号：22A0410568

2つの分類器によるバスケット試験における潜在部分群のための制約付き階層Bayesモデル【JST・京大機械翻訳】

Constrained hierarchical Bayesian model for latent subgroups in basket trials with two classifiers

著者 (3件)： Takeda Kentaro (Data Science, Astellas Pharma Global Development, Inc., Northbrook, Illinois, USA) ,  Liu Shufang (Data Science, Astellas Pharma Global Development, Inc., Northbrook, Illinois, USA) ,  Rong Alan (Data Science, Astellas Pharma Global Development, Inc., Northbrook, Illinois, USA)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 41  号： 2  ページ： 298-309  発行年： 2022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： 腫瘍学におけるバスケット試験は,複数の癌タイプにおける1つの治療の同時評価を可能にする新しい臨床試験設計である。癌型の通常のバスケット分類器に加えて,多くの最近のバスケット試験は,臨床結果に潜在的に影響するバイオマーカーのような他の分類器を含む。言い換えれば,これらのバスケットにおける治療効果は,しばしば癌タイプだけでなく,他の分類器のレベルによっても分類される。したがって,交換可能性の仮定は,いくつかのバスケットが標的処理に対してより敏感である場合,しばしば破綻するが,他はより少ない。本論文では,バスケット試行における癌タイプ(第一分類器)と別の分類器(第二分類器)の両方による治療効果の潜在的不均一性を取り扱うために,潜在サブグループ(CHBM-LS)のための制約付き階層的Bayesモデルを提案した。多重癌タイプにより定義された異なるバスケットと第2分類器の多重レベルを,潜在サブグループモデリングアプローチを用いてサブグループに集約した。各潜在サブグループ内では,処理効果は類似であり,借り情報とほぼ交換可能である。CHBM-LSアプローチは各バスケットに対する処理効果を評価し,潜在サブグループを同定することによりバスケットを横断して適応情報借りを可能にした。シミュレーション研究は,CHBM-LSアプローチが,バスケットを横断する不均一処理効果による様々なシナリオの下で,より高い統計的パワーとより良い制御タイプI誤り率を有する他のアプローチより優れていることを示した。Copyright 2022 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 ,  互換性 ,  *多重化 ,  誤り率 ,  不均一性 ,  重複癌 ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： *部分群 ,  分類会計機 ,  *Bayes法 ,  階層Bayesモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バスケット試験 ,  分類器 ,  制約付き階層的Bayesモデル ,  不均一性 ,  潜在サブグループ

分類 (1件)： 膜分離  (XD02120Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分類器 ,  バスケット試験 ,  制約 ,  階層Bayesモデル