کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6150484 | 1596428 | 2016 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Bayesian adaptive phase 1 design to determine the optimal dose and schedule of an adoptive T-cell therapy in a mixed patient population
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
MTDDLTMixed populationNHLDLBCLCAR-TMCLAdaptive randomization - تصادفی سازگارMaximum tolerated dose - حداکثر دوز قابل تحملdose-limiting toxicity - دوز محدود کننده سمیتPhase 1 - فاز 1Diffuse large B-cell lymphoma - لنفوم سلول B بزرگ سلول بزرگMantle cell lymphoma - لنفوم سلول انسانیNon-Hodgkin lymphoma - لنفوم غیر هوچکینHierarchical modeling - مدل سازی سلسله مراتبیutility score - نمره سودcomplete response - پاسخ کامل
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
پزشکی و دندانپزشکی (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
We present a novel Bayesian adaptive phase 1 design to determine the optimal dosing regimen for an adoptive T-cell therapy in a mixed patient population. Our design is motivated by a B-cell Non-Hodgkin Lymphoma trial evaluating multiple dosing regimens within multiple disease subtypes. A utility score is calculated from both safety and efficacy utility functions and used to guide dose-escalation decisions. We pool safety data across disease subtypes and use a single dose-toxicity model while sharing efficacy information between disease subtypes using a hierarchical dose-response model. In addition, an adaptive randomization approach is applied to dynamically assign patients to a regimen when more than one regimen is open for enrollment. We illustrate this study design through a simulated trial example, and we investigate the operating characteristics using simulation studies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Contemporary Clinical Trials - Volume 48, May 2016, Pages 153-165
Journal: Contemporary Clinical Trials - Volume 48, May 2016, Pages 153-165
نویسندگان
Melanie Quintana, Daniel H. Li, Tina M. Albertson, Jason T. Connor,