ベイジアン間隔の用量発見設計では、オッカムのカミソリに対処する：mtpi-2

用量発見に間隔ベースのベイジアン設計を使用することに関心が高まっており、その1つは修正毒性確率間隔（MTPI）メソッドです。MTPIの決定規則は、正式なベイズの決定理論的枠組みの下で最適なルールに対応していることを示します。ただし、MTPIの確率モデルは、Ockhamのカミソリによって過度に研ぎ澄まされています。これは、一般的には、節約的な統計的推論に役立ちますが、安全性の観点から望ましくない決定につながります。Ockhamのカミソリを鈍らせる新しいフレームワークを提案し、MTPI-2と呼ばれる新しい方法の優れたパフォーマンスを実証します。設計を生成し、臨床試験を実施し、設計の動作特性を調べることができるユーザーには、オンラインWebツールが提供されます。

There has been an increasing interest in using interval-based Bayesian designs for dose finding, one of which is the modified toxicity probability interval (mTPI) method. We show that the decision rules in mTPI correspond to an optimal rule under a formal Bayesian decision theoretic framework. However, the probability models in mTPI are overly sharpened by the Ockham's razor, which, while in general helps with parsimonious statistical inference, leads to undesirable decisions from safety perspective. We propose a new framework that blunts the Ockham's razor, and demonstrate the superior performance of the new method, called mTPI-2. An online web tool is provided for users who can generate the design, conduct clinical trials, and examine operating characteristics of the designs.