Journal des essais cliniques
Libre accès

Abstrait

Modèles d'essais cliniques multi-bras de phase II et randomisation avec covariables via pondération empirique

Yuan Ao, Alexander W Dromerick and Ming T. Tan

Dans les essais cliniques de phase II, plusieurs traitements concurrents peuvent être étudiés et nous disposons souvent d'informations sur les covariables concernant les patients (caractères, par exemple, sexe, âge, etc.). Dans ce cas, l'objectif du plan est d'attribuer à chaque patient l'un des traitements de telle sorte que les valeurs des covariables soient aussi équilibrées que possible tout en maintenant la randomisation. Cependant, les deux objectifs sont souvent en conflit. De plus, lorsqu'il y a trois covariables ou plus, l'équilibre entre les covariables est difficile, voire impossible à atteindre. De nombreuses études traitent de ce sujet dans diverses situations et considérations, et chacune a ses avantages et ses inconvénients. Motivés par un essai de réadaptation après un AVC, nous proposons un plan qui conserve la randomisation et équilibre les covariables, en utilisant les pondérations empiriques pour construire la
distribution des covariables du plan, puis en maximisant l'entropie de cette distribution empirique sur tous les plans possibles sous réserve de
contraintes appropriées. Nous proposons d'utiliser la vraisemblance empirique pour attribuer des pondérations aux covariables, puis de dériver le plan en équilibrant leur entropie (empirique). La méthode proposée utilise toutes les informations des covariables, contrairement aux méthodes utilisant uniquement les covariables principales ou leurs composantes principales. Contrairement aux méthodes existantes, la méthode proposée atteint un équilibre entre les covariables sans stratification et est facile à utiliser. Nous illustrons la méthode avec des exemples simulés. Le plan multi-bras résultant est ensuite utilisé pour construire le plan optimal et minimax en présence de covariables dans des essais en deux étapes.