Zeitschrift für klinische Studien
Offener Zugang

Abstrakt

Über die Verwendung von Nutzenfunktionen zur Optimierung nahtloser Studiendesigns für Phase II und Phase III

Jihane Aouni,*, Jean Noel Bacro, Gwladys Toulemonde, Pierre Colin, Loic Darchy, Bernard Sebastien

Hintergrund: Seit einigen Jahren erfreuen sich adaptive Designs in der Pharmaindustrie zunehmender Beliebtheit und insbesondere adaptiven nahtlosen Designs wird große Aufmerksamkeit gewidmet. Diese Designs kombinieren die Dosisfindungsstudie der Phase II und die Bestätigungsstudie der Phase III in einem einzigen Protokoll (mit einer festen Gesamtstichprobengröße). Ziel dieses Dokuments ist es, einige nutzenbasierte Tools zur Optimierung dieser Designs vorzuschlagen: erstens in Bezug auf das Verhältnis zwischen den Stichprobengrößen der Phase II und Phase III und zweitens in Bezug auf die Patientenzuteilung zu den Dosen zu Beginn der Phase II. Methoden: Methoden zur Designoptimierung basieren im Allgemeinen entweder auf der Fisher-Informationsmatrix (D-Optimalität) oder auf der Varianz einiger relevanter Statistiken (C-Optimalität). Stattdessen schlagen wir vor, Nutzenfunktionen zu definieren, die mit der Entscheidung der Sponsoren in Bezug auf die Wahl der Dosis für die Phase III verbunden sind, und wir schlagen Designoptimierungsmetriken vor, die auf dem erwarteten Wert dieses Nutzens basieren. Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Nach der Überprüfung und Diskussion mehrerer Arten von Nutzenfunktionen haben wir uns auf zwei davon konzentriert, die wir durch Simulationen bewertet haben. Wir kamen zu dem Schluss, dass der erwartete Nutzen in den meisten simulierten Szenarien in gewisser Weise stärker vom Zeitpunkt der Zwischenanalyse (Verhältnis zwischen Phase II und Gesamtstichprobengröße) als von der Patientenverteilung auf die Dosen abhängig war. Dieses Ergebnis weist darauf hin, dass es möglicherweise notwendig ist, in Phase II eine größere Anzahl von Patienten einzuschreiben, um eine genaue Ermittlung der optimalen Dosis zu ermöglichen.