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研究生： 蔡旻芳
Tsai, Min-Fang
論文名稱： 允許劑量所對應毒性反應發生率變異之A+B 設計統計指標
Statistical properties of the algorithm-based A+B designs with the variability of toxicity rate under each dose levels
指導教授： 杜宜軒
Tu, Yi-Hsuan
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 管理學院 - 統計學系
Department of Statistics
論文出版年： 2012
畢業學年度： 100
語文別： 中文
論文頁數： 66
中文關鍵詞： 第一期臨床試驗 、A+B 設計藥 、最大耐受劑量
外文關鍵詞： Phase I clinical trials, A+B design drug, Maximum tolerated dose
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    • Lin 與Shih(2001)針對癌症用藥第一期臨床試驗，傳統A+B 設計(traditional algorithm-based designs)，提出試驗期望受試者人數以及每個劑量水準被選為最大耐受劑量的機率等指標，用以瞭解不同A＋B 設計的特性，本論文提出允許藥物劑量所對應毒性反應之變異下，修改Lin 與Shih 所提之指標並推導其餘亦可幫助研究人員挑選試驗的指標。

    Lin and Shih (2001) proposed some statistical indexes based on the traditionalalgorithm-based designs for phase I cancer clinical trials. The most interesting indexes are the expected number of patients treated in a trial and the probability of a dose being chosen as the maximum tolerated dose (MTD). These statistical indexes can help the clinical investigators to understand the feature of different A+B designs. In this thesis, we modify their statistical indexes with the variability of toxicity rate under each dose levels. We also derive some other useful statistical indexes which may help trial researchers to choose the suitable design among A+B designs.

    1 緒論1 2 傳統A+B設計3 2.1 A+B 劑量增加試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 A+B 劑量增減試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.3 每個劑量水準被選為最大耐受劑量的機率. . . . . . . . . . . . 7 2.3.1 A+B 劑量增加試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.2 A+B 劑量增減試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.4 每個劑量水準期望的受試者人數. . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.4.1 A+B 劑量增加試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.4.2 A+B 劑量增減試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3 劑量與毒性反應關係模型11 3.1 Weibull 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2 Logistic 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 4 毒性反應發生率之變異12 4.1 每個劑量水準被選為最大耐受劑量的機率. . . . . . . . . . . . . 16 4.1.1 A+B劑量增加試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.1.2 A+B劑量增減試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.2 每個劑量水準期望的受試者人數. . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.2.1 A+B劑量增加試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.2.2 A+B劑量增減試驗設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.3 其他統計指標. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.4 3+3設計下的統計指標. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.4.1 3+3劑量增加試驗設計Weibull（1,0.2）模型. . . . . . . 23 4.4.2 3+3劑量增減試驗設計Logistic（9,1） 模型. . . . . . . 28 4.5 試驗設計結果討論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.5.1 Weibull模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.5.2 Logistic模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5 結論50 參考文獻51 附錄一52 附錄二62

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    下載圖示 校內：2015-07-19公開
    校外：2015-07-19公開
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