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dc.contributor.author
Zhou, Yinghui
dc.contributor.author
Lucini, María Magdalena
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.date.available
2018-05-17T12:14:14Z
dc.date.issued
2005-07
dc.identifier.citation
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
dc.identifier.issn
1539-1604
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/45435
dc.description.abstract
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.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
John Wiley & Sons Inc
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
First Into Man
dc.subject
Optimal Design
dc.subject
Bayesian Decision
dc.subject
Dose Level
dc.subject.classification
Farmacología y Farmacia
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dc.subject.classification
Medicina Básica
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dc.subject.classification
CIENCIAS MÉDICAS Y DE LA SALUD
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dc.title
Gaining acceptability for the Bayesian decision-theoretic approach in dose-escalation studies
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-05-09T14:17:34Z
dc.journal.volume
4
dc.journal.number
3
dc.journal.pagination
161-171
dc.journal.pais
Estados Unidos
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.description.fil
Fil: Zhou, Yinghui. University of Reading; Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Lucini, María Magdalena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina. University of Reading; Reino Unido
dc.journal.title
Pharmaceutical Statistics
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1002/pst.172
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/pst.172
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