継続的な再評価方法とは対照的に、毒性確率間隔ベースの設計のパフォーマンス

毒性確率間隔設計は、近年、用量発見方法として注目を集めています。この研究では、2段階の尤度ベースの連続再評価法（CRM）、修正毒性確率間隔（MTPI）、およびベイジアン最適間隔設計（BOIN）を比較して、各方法の用量選択における各方法のパフォーマンスを評価するために比較しました。Iトライアル。いくつかの要約測定値を使用して、これらの方法のパフォーマンスを比較します。これには、真の最大許容量（MTD）の正しい選択（PC）の割合、真MTDおよびその周辺での用量への患者の割り当て、精度インデックスなどがあります。このインデックスは、各用量レベルでの毒性の真の確率とターゲット毒性率との間の距離を考慮に入れることにより、MTD選択と患者の割り当ての全体の分布を記述する効率尺度です。シミュレーション研究では、幅広い毒性曲線とさまざまなサンプルサイズを検討しました。PCを検討すると、CRMがほとんどのシナリオで2つの競合する方法を上回り、その後Boin、MTPIが続くことがわかりました。CRMがMTPIとBoinの両方をアウトパフォームすることが最も多い用量割り当ての精度インデックスを考慮すると、同様の傾向が観察されました。これらの傾向は、用量レベルの増加により顕著でした。Copyright©2016 John Wiley＆Sons、Ltd。

Toxicity probability interval designs have received increasing attention as a dose-finding method in recent years. In this study, we compared the two-stage, likelihood-based continual reassessment method (CRM), modified toxicity probability interval (mTPI), and the Bayesian optimal interval design (BOIN) in order to evaluate each method's performance in dose selection for phase I trials. We use several summary measures to compare the performance of these methods, including percentage of correct selection (PCS) of the true maximum tolerable dose (MTD), allocation of patients to doses at and around the true MTD, and an accuracy index. This index is an efficiency measure that describes the entire distribution of MTD selection and patient allocation by taking into account the distance between the true probability of toxicity at each dose level and the target toxicity rate. The simulation study considered a broad range of toxicity curves and various sample sizes. When considering PCS, we found that CRM outperformed the two competing methods in most scenarios, followed by BOIN, then mTPI. We observed a similar trend when considering the accuracy index for dose allocation, where CRM most often outperformed both mTPI and BOIN. These trends were more pronounced with increasing number of dose levels. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.