Sequential testing in clinical trials with repeated measurements
重复测量临床试验中的序贯检验AI 解读 ↓
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重复测量临床试验中的序贯检验
- 研究问题
- 在各治疗组受试者人数固定、每人接受等间隔重复测量的临床试验中，如何序贯检验两种治疗的平均效应差异？
- 方法与思路
- 作者建立重复测量模型，预设最大测量次数及中间检验的吸收概率；每轮利用截至当时的数据估计参数并实施检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该程序旨在达到预定的近似总体显著性水平；多种模型下的模拟显示，要求为 5% 时实际水平接近该值。
- 阅读关注点
- 应核对重复测量的相关结构、吸收概率与停止规则的定义，以及逐轮参数估计如何影响总体显著性水平的控制。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模拟接近 5% 不等于所有情形均精确控制，治疗分配及模型条件未说明，刊本变化未知。
原文摘要
In some clinical trials, the number of subjects on each treatment is fixed and at successive equally-spaced time points each subject yields a measurement which reflects response to treatment. A model is presented for such repeated measurements data. A sequential procedure is proposed for testing the null hypothesis of no difference in mean effect between two treatments. In this procedure, the maximum number of measurements per subject and absorption probabilities for intermediate significance tests are preassigned to yield a required approximate overall significance level. The jth significance test follows thejth measurement on each subject, and the test depends on values of model parameters estimated from all the data available so far. Simulations show that the proposed procedure yields overall significance levels close to 5% when required, for data from a variety of models.