論文の概要: Dynamic Borrowing Method for Historical Information Using a Frequentist Approach for Hybrid Control Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14679v1
• Date: Wed, 24 May 2023 03:38:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 20:10:09.146603
• Title: Dynamic Borrowing Method for Historical Information Using a Frequentist Approach for Hybrid Control Design
• Title（参考訳）: ハイブリット制御設計のための頻繁なアプローチによる履歴情報の動的借用法
• Authors: Masahiro Kojima
• Abstract要約: 本稿では,現在と過去のデータとの類似性に基づく,歴史的情報の動的借入手法を提案する。 本研究では,実際の臨床試験データを再解析し,借用情報の有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information borrowing from historical data is gaining attention in clinical trials of rare and pediatric diseases, where statistical power may be insufficient for confirmation of efficacy if the sample size is small. Although Bayesian information borrowing methods are well established, test-then-pool and equivalence-based test-then-pool methods have recently been proposed as frequentist methods to determine whether historical data should be used for statistical hypothesis testing. Depending on the results of the hypothesis testing, historical data may not be usable. This paper proposes a dynamic borrowing method for historical information based on the similarity between current and historical data. In our proposed method of dynamic information borrowing, as in Bayesian dynamic borrowing, the amount of borrowing ranges from 0% to 100%. We propose two methods using the density function of the t-distribution and a logistic function as a similarity measure. We evaluate the performance of the proposed methods through Monte Carlo simulations. We demonstrate the usefulness of borrowing information by reanalyzing actual clinical trial data.
• Abstract（参考訳）: 症例サイズが小さければ有効性の確認に統計力が不十分な希少疾患や小児疾患の臨床試験では,過去のデータから得た情報に注目が集まっている。 ベイズ情報借入法は確立されているが,近年,統計的仮説テストに履歴データを用いるかどうかを判断する頻繁な手法として,テスト-then-pool法と等価性ベースのテスト-then-pool法が提案されている。 仮説テストの結果によっては、過去のデータは使用できない可能性がある。 本稿では,現在と歴史的データの類似性に基づく歴史情報の動的借用手法を提案する。 提案手法では,ベイズ動的借入の場合と同様に,借入量は0%から100%である。 t分布の密度関数と対数関数を類似度尺度として用いた2つの手法を提案する。 モンテカルロシミュレーションを用いて提案手法の性能評価を行った。 本研究は,実際の臨床試験データを再検討し,借用情報の有用性を示す。

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