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Sample size determination for Bayesian analysis of small n sequential, multiple assignment, randomized trials (snSMARTs) with three agents
Journal of Biopharmaceutical Statistics ( IF 1.1 ) Pub Date : 2020-09-06
Boxian Wei, Thomas M. Braun, Roy N. Tamura, Kelley Kidwell

The small n, Sequential, Multiple Assignment, Randomized Trial (snSMART) is a two-stage clinical trial design for rare diseases motivated by the comparison of three active treatments for isolated skin vasculitis in the ongoing clinical trial ARAMIS (a randomized multicenter study for isolated skin vasculitis, NCT09239573). In Stage 1, all patients are randomized to one of three treatments. In Stage 2, patients who respond to their initial treatment receive the same treatment again, while those who fail to respond are re-randomized to one of the two remaining treatments. A Bayesian method for estimating the response rate of each individual treatment in a three-arm snSMART demonstrated efficiency gains for a given sample size relative to other existing frequentist approaches. However, these efficiency gains are dependent upon knowing how many subjects are required to determine a specific difference in the treatment response rates. Because few sample size calculation methods for snSMARTs exist, we propose a Bayesian sample size calculation for an snSMART designed to distinguish the best treatment from the second-best treatment. Although our methods are based on asymptotic approximations, we demonstrate via simulations that our proposed sample size calculation approach produces the desired statistical power, even in small samples. Moreover, our methods and applet produce sample sizes quickly, thereby saving time relative to using simulations to determine the appropriate sample size. We compare our proposed sample size to an existing frequentist method based upon a weighted Z -statistic and demonstrate that the Bayesian method requires far fewer patients than the frequentist method for a study with the same design parameters.



中文翻译:

使用三种试剂的小n连续,多次分配,随机试验(snSMART)的贝叶斯分析的样本量确定

小型n序贯多重分配随机试验(snSMART)是针对罕见疾病的两阶段临床试验设计,其动机是通过对正在进行的临床试验ARAMIS中三种隔离皮肤血管炎的有效治疗方法进行比较(一项针对随机皮肤血管炎,NCT09239573)。在阶段1中,所有患者均被随机分配为三种治疗方法之一。在第2阶段中,对初始治疗有反应的患者再次接受相同的治疗,而对治疗无反应的患者将重新随机分配到其余两种治疗中的一种。估计三臂snSMART中每种单独治疗的反应率的贝叶斯方法相对于其他现有的频繁使用方法证明了给定样本量的效率提高。然而,这些效率的提高取决于知道需要多少受试者来确定治疗反应率的特定差异。由于snSMART的样本量计算方法很少,因此我们建议对snSMART进行贝叶斯样本量计算,旨在将最佳治疗与次佳治疗区分开。尽管我们的方法基于渐近逼近,但我们通过仿真证明了我们提出的样本大小计算方法即使在小样本中也能产生所需的统计功效。而且,我们的方法和applet可以快速生成样本量,从而相对于使用模拟来确定适当的样本量而言,可以节省时间。我们将建议的样本量与现有的基于加权的常客方法进行比较 由于snSMART的样本量计算方法很少,因此我们建议对snSMART进行贝叶斯样本量计算,旨在将最佳治疗与次佳治疗区分开。尽管我们的方法基于渐近逼近,但我们通过仿真证明了我们提出的样本大小计算方法即使在小样本中也能产生所需的统计功效。而且,我们的方法和applet可以快速生成样本量,从而相对于使用模拟来确定适当的样本量而言,可以节省时间。我们将建议的样本量与现有的基于加权的常客方法进行比较 由于snSMART的样本量计算方法很少,因此我们建议对snSMART进行贝叶斯样本量计算,旨在将最佳治疗与次佳治疗区分开。尽管我们的方法基于渐近逼近,但我们通过仿真证明了我们提出的样本大小计算方法即使在小样本中也能产生所需的统计功效。而且,我们的方法和applet可以快速生成样本量,从而相对于使用模拟来确定适当的样本量而言,可以节省时间。我们将我们建议的样本量与基于加权的现有常客方法进行比较 尽管我们的方法基于渐近逼近,但我们通过仿真证明了我们提出的样本大小计算方法即使在小样本中也能产生所需的统计功效。而且,我们的方法和applet可以快速生成样本量,从而相对于使用模拟来确定适当的样本量而言,可以节省时间。我们将建议的样本量与现有的基于加权的常客方法进行比较 尽管我们的方法基于渐近逼近,但我们通过仿真证明了我们提出的样本大小计算方法即使在小样本中也能产生所需的统计功效。而且,我们的方法和applet可以快速生成样本量,从而相对于使用模拟来确定适当的样本量而言,可以节省时间。我们将建议的样本量与现有的基于加权的常客方法进行比较 ž -统计量,并证明对于具有相同设计参数的研究,贝叶斯方法所需的患者数量远少于频繁方法。

更新日期:2020-09-07
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