Les essais cliniques à bras multiples requièrent souvent la sélection d’un bras de contrôle. Toutes les interventions sont comparées à ce bras de contrôle, ce qui peut empêcher les comparaisons entre les bras expérimentaux. De plus, il est difficile de définir un bras de contrôle dans les cas où les pratiques standard varient considérablement. Pour remédier à cela, nous avons développé un protocole d'essai clinique adaptatif qui compare les interventions en fonction de leur classement. Notre protocole adaptatif élimine les interventions qui ont peu de chances d'être jugées optimales et s'arrête dès qu'une intervention s'avère clairement efficace. Des méthodes bayésiennes sont utilisées pour calculer une distribution de classement a posteriori. Cependant, pour prendre des décisions adaptatives, cette distribution de classement doit être résumée. Nous avons donc comparé quatre méthodes pour résumer la distribution de classement et nous avons optimisé les performances de l'essai en évaluant différents seuils pour l’adapter. En général, les performances de l'essai sont liées aux seuils de prise de décision, qui varient en fonction du nombre de traitements dans l'essai.