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Designing and evaluating dose-escalation studies made easy: The MoDEsT web app

机译：设计和评估剂量递增研究变得容易：MoDEsT Web应用程序

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Dose-escalation studies are essential in the early stages of developing novel treatments, when the aim is to find a safe dose for administration in humans. Despite their great importance, many dose-escalation studies use study designs based on heuristic algorithms with well-documented drawbacks. Bayesian decision procedures provide a design alternative that is conceptually simple and methodologically sound, but very rarely used in practice, at least in part due to their perceived statistical complexity. There are currently very few easily accessible software implementations that would facilitate their application.
机译：剂量递增研究对于开发新型疗法的早期阶段至关重要，当时的目的是寻找一种安全的人用剂量。尽管它们非常重要，但是许多剂量递增研究都使用基于启发式算法的研究设计，但该研究具有充分的缺点。贝叶斯决策程序提供了一种设计替代方案，该替代方案在概念上简单且在方法上合理，但实际上很少使用，至少部分是由于其感知的统计复杂性。当前，很少有易于访问的软件实现方式可以促进其应用。

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