論文の概要: On the Confidence Intervals in Bioequivalence Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06698v1
- Date: Sun, 11 Jun 2023 15:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 17:17:48.298123
- Title: On the Confidence Intervals in Bioequivalence Studies
- Title(参考訳): 生体同値研究における信頼区間について
- Authors: Kexuan Li, Susie Sinks, Peng Sun, Lingli Yang
- Abstract要約: 生体等価性試験(英: Bio Equivalence study)は、薬物の2つの異なる定式化の生物学的等価性を比較するために設計された臨床試験の一種である。
「100(1-2alpha)%$ confidence interval approach for bioequivalence testing is a size-$alpha$ test for the two-sided tests in TOST is equal-tailed」。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.765663025752556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A bioequivalence study is a type of clinical trial designed to compare the
biological equivalence of two different formulations of a drug. Such studies
are typically conducted in controlled clinical settings with human subjects,
who are randomly assigned to receive two formulations. The two formulations are
then compared with respect to their pharmacokinetic profiles, which encompass
the absorption, distribution, metabolism, and elimination of the drug. Under
the guidance from Food and Drug Administration (FDA), for a size-$\alpha$
bioequivalence test, the standard approach is to construct a $100(1-2\alpha)\%$
confidence interval and verify if the confidence interval falls with the
critical region. In this work, we clarify that $100(1-2\alpha)\%$ confidence
interval approach for bioequivalence testing yields a size-$\alpha$ test only
when the two one-sided tests in TOST are ``equal-tailed''. Furthermore, a
$100(1-\alpha)\%$ confidence interval approach is also discussed in the
bioequivalence study.
- Abstract(参考訳): 生体等価性研究は、薬物の2つの異なる定式化の生物学的等価性を比較するために設計された臨床試験の一種である。
このような研究は典型的には、ランダムに2つの定式化を受けるように割り当てられた被験者とのコントロールされた臨床環境で行われる。
この2つの製剤は、薬物の吸収、分布、代謝、および除去を包含する薬物動態プロファイルについて比較される。
食品医薬品局 (FDA) の指導のもと、サイズ$\alpha$ bioequivalence test の標準的なアプローチは、100ドル(1-2\alpha)\%$ confidence interval を構築し、信頼区間が臨界領域に該当するかどうかを検証することである。
本研究では,TOSTの2つの片側試験が'equal-tailed'である場合にのみ,100(1-2\alpha)\%$ confidence interval approach がサイズ$\alpha$ test をもたらすことを明らかにする。
さらに,100ドル(1-\alpha)\%$ confidence interval)のアプローチについても検討した。
関連論文リスト
- Generating Drug Repurposing Hypotheses through the Combination of
Disease-Specific Hypergraphs [7.240369727691457]
医薬品再資源化は、医薬品開発に対するより時間的かつ費用対効果の高い代替手段を提供する。
本稿では,生物学的経路の文脈埋め込みを導出する,疾患特異的なハイパーグラフ表現学習手法を提案する。
2つの疾患を併用したハイパーグラフでは,再生能が有意に高かった2つの有望な薬剤が同定された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T06:09:14Z) - Kernel-Based Tests for Likelihood-Free Hypothesis Testing [21.143798051525646]
2つのバランスの取れたクラスから$n$の観測が与えられたとき、追加の$m$入力をラベル付けするタスクを考える。
この問題の特別なケースはよく知られており、$m=1$はバイナリ分類に対応し、$mapprox n$は2サンプルテストに相当する。
最近の研究で、$m$と$n$の間に根本的なトレードオフがあることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T15:24:03Z) - Addressing Uncertainty in Imbalanced Histopathology Image Classification
of HER2 Breast Cancer: An interpretable Ensemble Approach with Threshold
Filtered Single Instance Evaluation (SIE) [0.0]
早期診断は、患者が効率的な治療決定を行うのを助けることで死亡率を軽減することができる。
HER2は乳癌の最も致命的な亜型である。
DenseNet201とXceptionは単一の分類器にまとめられた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T19:44:31Z) - Learning to diagnose cirrhosis from radiological and histological labels
with joint self and weakly-supervised pretraining strategies [62.840338941861134]
そこで本稿では, 放射線学者が注釈付けした大規模データセットからの転写学習を活用して, 小さい付加データセットで利用できる組織学的スコアを予測することを提案する。
我々は,肝硬変の予測を改善するために,異なる事前訓練法,すなわち弱い指導法と自己指導法を比較した。
この方法は、METAVIRスコアのベースライン分類を上回り、AUCが0.84、バランスの取れた精度が0.75に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T17:06:23Z) - Partial and Asymmetric Contrastive Learning for Out-of-Distribution
Detection in Long-Tailed Recognition [80.07843757970923]
既存のOOD検出手法は,トレーニングセットが長距離分布している場合,大幅な性能劣化に悩まされていることを示す。
本稿では,部分的および非対称的な教師付きコントラスト学習(PASCL)を提案する。
我々の手法は従来の最先端の手法を1.29%$, $1.45%$, $0.69%$異常検出偽陽性率(FPR)と$3.24%$, 4,.06%$, 7,89%$in-distributionで上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T01:53:07Z) - Statistical and Computational Phase Transitions in Group Testing [73.55361918807883]
本研究の目的は、希少な疾患を患っているk人の集団を同定することである。
個々人のテストを割り当てるための2つの異なる単純なランダムな手順を考える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T16:38:50Z) - SDF-Bayes: Cautious Optimism in Safe Dose-Finding Clinical Trials with
Drug Combinations and Heterogeneous Patient Groups [84.63561578944183]
本稿では,薬物の最大許容量(MTD)を臨床試験で検索するための新しいベイズ設計であるSDF-Bayesを提案する。
SDF-Bayesは、1つの薬物の現在の投与量をエスカレートまたは脱エスカレートする従来の原則ではなく、慎重な楽観主義によって進行する。
合成データセットと実世界データセットの両方に基づく広範な実験は、最先端のDC試験設計よりもSDFベイズの利点を示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T18:59:26Z) - Prediction of Hemolysis Tendency of Peptides using a Reliable Evaluation
Method [3.110575781525886]
あるペプチッドはペプチッドの低い代謝の安定性、高い毒性および高いhemolityをもたらすことができます。
従来のペプチドの毒性評価法は、時間と費用がかかる。
ペプチドの溶血傾向予測のための機械学習に基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-11T16:40:13Z) - Cross-validation Confidence Intervals for Test Error [83.67415139421448]
この研究は、クロスバリデーションのための中心極限定理と、学習アルゴリズムの弱い安定性条件下での分散の一貫した推定器を開発する。
結果は、一般的な1対1のクロスバリデーションの選択にとって、初めてのものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-24T17:40:06Z) - Contextual Constrained Learning for Dose-Finding Clinical Trials [102.8283665750281]
C3T-Budget(C3T-Budget)は、予算と安全性の両方の制約の下での線量フィリングのための文脈制約付き臨床試験アルゴリズムである。
残りの予算、残業時間、各グループの特徴を考慮して患者を募集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-08T11:46:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。