Conferencia | El futuro del diseño de ensayos clínicos desde el enfoque bayesiano

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La noción de un tratamiento que atienda a una gran población de pacientes homogénea es cada vez más difícil de mantener. Muchos estudios recientes están diseñados para comprender y abordar la heterogeneidad de las poblaciones de pacientes, explotando las características de las asignaciones de tratamiento adaptativo, el enriquecimiento de la población y la interrupción secuencial. En un número creciente de estudios, el descubrimiento de subpoblaciones relevantes para dicho tratamiento adaptativo es parte del diseño del ensayo clínico.

En esta charla, revisamos algunos diseños novedosos de ensayos clínicos que implementan dichos esquemas, usando ejemplos con niveles crecientes de adaptación. Primero, comenzamos la discusión con adaptación basada en la respuesta del paciente en su primer ciclo en un tratamiento de dos ciclos.Continuamos con los regímenes de tratamiento dinámico que incluyen la adaptación del resultado de la terapia inicial de primera línea. La discusión incluye un ajuste por falta de asignación al azar en la asignación de terapias de rescate en etapas posteriores. En tercer lugar, revisamos un diseño de prueba de cesta para un estudio de terapias dirigidas contra el cáncer. En este estudio, la adaptación incluye la selección de la enfermedad, el tratamiento y una subpoblación de pacientes. Común a estos ejemplos es la noción de cuantificar el valor de las asignaciones y los resultados del tratamiento alternativo. En todos los ejemplos hacemos esto usando una función de utilidad que formaliza, por ejemplo, el intercambio de resultados de toxicidad y eficacia. Un último ejemplo muestra otra aplicación de dichos diseños basados en la utilidad. Esta vez sin el contexto de la adaptación.

Expositor

Peter Mueller

Jefe del Departamento de Estadística y Ciencia de Datos – Universidad de Texas, Austin.

Organizado por

  • Escuela de posgrado - Maestría en Estadística