Repositorio Institucional
Repositorio Institucional
CONICET Digital
  • Inicio
  • EXPLORAR
    • AUTORES
    • DISCIPLINAS
    • COMUNIDADES
  • Estadísticas
  • Novedades
    • Noticias
    • Boletines
  • Ayuda
    • General
    • Datos de investigación
  • Acerca de
    • CONICET Digital
    • Equipo
    • Red Federal
  • Contacto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
  • INFORMACIÓN GENERAL
  • RESUMEN
  • ESTADISTICAS
 
Artículo

Gaining acceptability for the Bayesian decision-theoretic approach in dose-escalation studies

Zhou, Yinghui; Lucini, María MagdalenaIcon
Fecha de publicación: 07/2005
Editorial: John Wiley & Sons Inc
Revista: Pharmaceutical Statistics
ISSN: 1539-1604
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Farmacología y Farmacia

Resumen

There has recently been increasing demand for better designs to conduct first-into-man dose-escalation studies more efficiently, more accurately and more quickly. The authors look into the Bayesian decision-theoretic approach and use simulation as a tool to investigate the impact of compromises with conventional practice that might make the procedures more acceptable for implementation.
Palabras clave: First Into Man , Optimal Design , Bayesian Decision , Dose Level
Ver el registro completo
 
Archivos asociados
Thumbnail
 
Tamaño: 9.688Mb
Formato: PDF
.
Descargar
Licencia
info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/45435
DOI: http://dx.doi.org/10.1002/pst.172
URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/pst.172
Colecciones
Articulos(CCT - NORDESTE)
Articulos de CTRO.CIENTIFICO TECNOL.CONICET - NORDESTE
Citación
Zhou, Yinghui; Lucini, María Magdalena; Gaining acceptability for the Bayesian decision-theoretic approach in dose-escalation studies; John Wiley & Sons Inc; Pharmaceutical Statistics; 4; 3; 7-2005; 161-171
Compartir
Altmétricas
 

Enviar por e-mail
Separar cada destinatario (hasta 5) con punto y coma.
  • Facebook
  • X Conicet Digital
  • Instagram
  • YouTube
  • Sound Cloud
  • LinkedIn

Los contenidos del CONICET están licenciados bajo Creative Commons Reconocimiento 2.5 Argentina License

https://www.conicet.gov.ar/ - CONICET

Inicio

Explorar

  • Autores
  • Disciplinas
  • Comunidades

Estadísticas

Novedades

  • Noticias
  • Boletines

Ayuda

Acerca de

  • CONICET Digital
  • Equipo
  • Red Federal

Contacto

Godoy Cruz 2290 (C1425FQB) CABA – República Argentina – Tel: +5411 4899-5400 repositorio@conicet.gov.ar
TÉRMINOS Y CONDICIONES