共通のコントロールを伴う複数の仮説検査を含む臨床試験の設計

いくつかの治療法を共通のコントロールと比較する無作為化臨床試験は、医学文献でよく報告されています。たとえば、複数の実験的治療をプラセボと比較したり、併用療法試験では、その構成療法のそれぞれと比較することができます。このような試験は、通常、同数の個人が各腕にランダム化されるバランスの取れたアプローチを使用して設計されていますが、これによりリソースの非効率的な使用が生じる可能性があります。統一されたフレームワークと、このような単一制御複合複合研究の最適な設計のための新しい理論的結果を提供します。d-、a-、およびeの最適性の基準に基づいた分散最適な設計を検討します。これは、不均一な結果を可能にする一般的なモデルと、連続結果とバイナリアウトカムの両方を含む一連の効果測定値を使用します。最適な割り当て比が最適性基準に従って体系的に順序付けられることを示すことにより、これらの設計の最適性基準のタイプに対する感度を示します。最適性の基準に対するこの感度を考えると、テストが目的である臨床試験を設計する際に、電力の最適性はより適切なアプローチであると主張します。加重分散最適設計についても議論されています。これにより、電力最適設計と同様に、治療の違いが割り当て比を決定する上で大きな役割を果たすことができます。医学文献から取得した2つの実際の臨床試験例を使用して、方法を説明します。単一制御複数の複合試験での最適な設計の使用に関するいくつかの推奨事項も提供されています。

Randomized clinical trials comparing several treatments to a common control are often reported in the medical literature. For example, multiple experimental treatments may be compared with placebo, or in combination therapy trials, a combination therapy may be compared with each of its constituent monotherapies. Such trials are typically designed using a balanced approach in which equal numbers of individuals are randomized to each arm, however, this can result in an inefficient use of resources. We provide a unified framework and new theoretical results for optimal design of such single-control multiple-comparator studies. We consider variance optimal designs based on D-, A-, and E-optimality criteria, using a general model that allows for heteroscedasticity and a range of effect measures that include both continuous and binary outcomes. We demonstrate the sensitivity of these designs to the type of optimality criterion by showing that the optimal allocation ratios are systematically ordered according to the optimality criterion. Given this sensitivity to the optimality criterion, we argue that power optimality is a more suitable approach when designing clinical trials where testing is the objective. Weighted variance optimal designs are also discussed, which, like power optimal designs, allow the treatment difference to play a major role in determining allocation ratios. We illustrate our methods using two real clinical trial examples taken from the medical literature. Some recommendations on the use of optimal designs in single-control multiple-comparator trials are also provided.