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Verwendung von Scoring-Funktionen zur Optimierung klinischer Studien

Auf der PSI-Konferenz kommende Woche wird Dr. Yannis Jemiai über den Einsatz von Scoring Funktionen im neu überdachten Ansatz zur Versuchsoptimierung mit quantitativen Entscheidungsrahmen sprechen. Diese Scoring-Funktionen ermöglichen es Studiensponsoren, klinische Studiendesigns nach Leistungsmerkmalen zu ordnen, die von statistischer Leistung bis hin zu Stichprobengröße, Studiendauer und sogar geschätzten Kosten für klinische Studien reichen.

Hier geben wir einen Überblick darüber, wie Scoring-Funktionen für eine verbesserte klinische Studienauswahl implementiert werden können.

Was ist eine Scoring-Funktion?

Wenn Sponsoren klinischer Studien eine Optimierung der Studienauswahl anstreben, spiegelt ihre Entscheidung die Bedürfnisse und Präferenzen mehrerer Interessengruppen wieder. Einige Mitglieder eines Führungsgremiums interessiert möglicherweise vorrangig die Dauer der Studie, für andere haben die Kosten Priorität. Während sich die meisten Menschen dafür einsetzen eine Studie angemessen zu unterstützen, könnte auch die Frage diskutiert werden, ob Vorabinvestitionen für geringfügige Verbesserungen der Studienleistung erhöht werden sollten.

Eine Scoring-Funktion ist ein mathematisches Tool, das es Führungsteams ermöglicht, Merkmale einer klinischen Studie basierend danach zu gewichten, wie gut sie eine Reihe von Leistungsmerkmalen erfüllen. Diese Gewichtungen weisen dann jedem klinischen Studiendesign einen Score zu, und die Führungsteams können schnell diejenigen Designs identifizieren, die ihren verschiedenen Prioritäten am besten gerecht werden.

Welchen Vorteil hat es, eine Scoring-Funktion zu verwenden?

Traditionell fanden Diskussionen über Prioritäten und Kompromisse im Rahmen von persönlichen Beratungen statt. Diese Methode funktionierte wahrscheinlich solange nur eine Handvoll Designoptionen in Betracht gezogen wurden. Dies ist heute nicht mehr der Fall.

Durch die Fortschritte im Cloud-Computing stehen Sponsoren weit mehr Designoptionen zur Verfügung als je zuvor. Solara von Cytel kann in wenigen Minuten Hunderttausende von Designs simulieren. Die Möglichkeit, über die Vorteile jedes Designs zu diskutieren, besteht nicht mehr.

Eine Scoring-Funktion bietet Sponsoren eine objektive Möglichkeit, Präferenzen zu ermitteln und Optionen dann schnell der Rangfolge nach zu bewerten. Das Setzen von Prioritäten, bevor verfügbare Optionen angezeigt werden, macht den Prozess der Auswahl klinischer Studien wahrscheinlich noch objektiver.

Wie wird eine Scoring-Funktion erstellt?

Scoring-Funktionen sind komplexe mathematische Tools und müssen mit präzisen Algorithmen generiert werden, die zahlreiche Simulationen auswerten können. Solara bietet Tools, mit denen Sponsoren Merkmale festlegen können, die für sie Priorität haben. Danach generiert Solara die Scoring-Funktion, die in den simulierten Studiendesigns verwendet wird.

Klicken Sie unten, um mehr über Yannis' Vortrag am PSI zu erfahren.
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Über die Autorin des Blog:

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Dr. Esha Senchaudhuri ist eine Forschungs- und Kommunikationsspezialistin, die Gelehrte und Wissenschaftler dabei unterstützt, ihre Forschungsergebnisse an Führungskräfte des öffentlichen und privaten Sektors weiterzugeben. Bei Cytel leitet Esha Senchaudhuri die Content-Strategie und die Content-Produktion in den fünf Geschäftsbereichen des Unternehmens. Sie promovierte an der London School of Economics in Philosophie und ist ehemaliges Mitglied der Organisation „Early Career Policy Fellow“ der American Academy of Arts and Sciences. Sie hat Medizinethik an der Harvard School of Public Health (TH Chan School) gelehrt und sitzt im Steuerungsgremium des Geschäftsbereichs Ost der „Society for Women in Philosophy,“ von der die Auszeichnung für herausragende Leistungen weiblicher Philosophinnen verliehen wird.