Geri Dön

Klinik araştırmalarda kullanılan uyarlanabilir (adaptif) tasarımlar ve uygulamaları

Adaptive designs and applications used in clinical trials

  1. Tez No: 653361
  2. Yazar: SERKAN KAÇAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SAİM YOLOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Adaptif Tasarımlar, İstatistiksel Yöntemler, Araştırma Simülasyonu, Klinik Araştırmalar, Tasarım Değişikliği, Benzetim, Biyoistatistik, Biyomedikal araştırmalar, Klinik çalışmalar, Tasarım, Uyarlamalar, İstatistik, Adaptive Designs, Statistical Methods, Trial Simulation, Clinical Trials, Design Modification, Simulation, Bioistatistics, Biomedical research, Design, Adaptations, Statistics
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı, klinik araştırmalarda uygulanan adaptif tasarımların incelenmesi, araştırılması ve kullanılmakta olan bazı adaptif tasarımlara ait uygulamaların gösterilmesidir. Materyal ve Metot: Bu çalışmada adaptif randomizasyon tasarımlarının ve kesintisiz faz II/III adaptif araştırma tasarımlarına ait bir kaç önemli sınıf gözden geçirilmiş ve bu konuyla ilgili literatürdeki son gelişmeler verilmiştir. Simüle edilen verilerle operasyonel özellikleri bakımından CRD tasarımı ve RAR tasarımı karşılaştırılmıştır. Ayrıca, değişken bir dizi tedaviye sahip dört farklı kesintisiz faz II/III adaptif araştırma tasarımı yanıt ve kontrast yapıları açısından karşılaştırılmıştır. Bulgular: RAR tasarımı aynı ortalama güce (%87), biraz daha düşük medyan DA-etkinliğine (RAR için 0.963 ve CRD için 0.992) sahiptir ve ortalama olarak CRD ile karşılaştırıldığında 5.4 daha fazla başarıya sahiptir. Kesintisiz faz II/III adaptif araştırma tasarımlarında kontrast yapısı ve yanıt yapısı aynı olduğunda, monoton ve koveks yapısı için grup ardışık tasarımının (sırasıyla %96.5 ve %95.8), basamak (step) yapısı için ise kazananı tut tasarımının (%83.3) güçlü olduğu gözlenmiştir. Sonuçlar: Hem CRD hem de RAR tasarımları hedef değerleri etrafında normal dağılıma sahip tedavi atama oranlarına sahip olduğu bulunmuştur ve RAR tasarımının çalışma başarısını arttırdığı için kullanılmasının daha uygun olduğunu söyleyebiliriz. Kesintisiz faz II/III adaptif araştırma tasarımlar için ise beklenen örneklem büyüklüğü göz önüne alındığında, yanıt yapısı biliniyorsa, grup ardışık tasarımı en fazla güce sahiptir. Bunun nedeni, daha verimli tasarım için araştırmanın erken durdurulmasına imkan sağlamasıdır. Yanıt yapısı bilinmediğinde, kaybedeni düşür tasarımın, yanıt yapısının“basamak (step)”olduğu durumlar dışında en güçlü tasarımdır. Tüm aktif doz seviyeleri aynı yanıt oranlarına sahipken kontrastlar pek önemli değildir ve bu nedenle, adaptif tasarımın kullanılması yararlı değildir.

Özet (Çeviri)

Aim: The objective of this study is to examine and investigate adaptive designs applied in clinical trials and to show the applications of some adaptive designs that are be ingused. Material and Method: In this study, several important classes of adaptive randomization designs and seamless Phase II/III adaptive trial designs are reviewed and recent developments in the literature on this topic are given. CRD design and RAR design were compared in terms of operational features with simulated data. In addition, four different seamless Phase II/III adaptive trial designs with a variable range of treatments were compared for response and contrast structures. Results: The RAR design has the same average power (87%), slightly lower median DA-efficiency (0.963 for RAR and 0.992 for CRD), and on average 5.4 more success compared to CRD. In seamless Phase II/III adaptive trial designs, when the contrast structure and responses tructure are the same, the group sequential design (96.5% and 95.8%, respectively) for the monotone and convexstructure, and the winners design for the step structure (83.3%) are observed to be powerful. Conclusion: Both CRD and RAR designs have been found to have a normal distribution of treatment assignment rates around target values, and we can say that the RAR design is more appropriate to use as it increases study success. For seamless Phase II/III adaptive trial designs, given the expected sample size, groups equential design has the most power if the response structure is known. This is because it allows early termination of the trial for more efficient design. When the response structure is unknown, drop–the-losers is the most powerful design, except where the response structure is“step”. While all active dose levels have the same response rates, contrasts are not very important and therefore the use of adaptive design is not beneficial.

Benzer Tezler

  1. Targeting and activation of antigen specific CD8+ T cells with peptide-major histocompatibility complex I tetramers

    Peptit-majör histokompatibilite kompleks I tetramerleri ile antijen spesifik CD8+ T hücrelerin hedeflenmesi ve aktivasyonu

    ŞAFAK CEREN USLU ŞIVGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyoteknolojiHacettepe Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDE CANPINAR

  2. Kronı̇k kabızlık şı̇kayetı̇ olan hastalarda Lactobacıllus rhamnosus GG suşu ve hı̇drolı̇ze guar gum'ın klı̇nı̇k seyı̇r ve bağırsak mı̇krobı̇yotası üzerı̇ne etkı̇lerı̇

    Effects of Lactobacillus rhamnosus GG and hydrolyzed guar gum suspension on clinical course and intestinal microbiota in patients with chronic constipation complaints

    ŞADİYE ELİF ÇETİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİRİN GÜVEN

  3. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  4. Investigation of phase I dose finding methods: Bayesian methodology for phase I studies

    Faz I doz bulma yöntemlerinin incelenmesi: Faz I çalışmaları için Bayesci yöntem

    EFEHAN ULAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyoistatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ KARAMAN

  5. Investigation of bioparticle separation in microfluidics using micropillar arrays

    Direk diziler kullanılarak mikro akışkanlardaki biyoparçacık ayrıştrılmasının araştırılması

    REZA DARYANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFULLAH KUDDUSİ