Covariate-Adaptive Randomization in Clinical Trials without Inflated Variances
不膨胀协变量不平衡方差的临床试验自适应随机化AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不膨胀协变量不平衡方差的临床试验自适应随机化
- 研究问题
- 如何在两种治疗按指定比例分配时平衡预设协变量，同时避免其他已观测或未观测协变量的不平衡方差超过简单随机化？
- 方法与思路
- 作者提出一类协变量自适应随机化程序，针对指定分配比例推导预设协变量的不平衡收敛速度及其他协变量的渐近方差界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，预设协变量不平衡为 o(√n)，其他协变量的不平衡渐近方差不超过简单随机化，且避免所述移位问题。
- 阅读关注点
- 应核对随机化规则、协变量与分配比例的适用条件，以及不平衡方差界如何转化为具体治疗效应检验的有效性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给程序细节和条件，渐近方差结果不等于有限样本完全平衡。
原文摘要
Covariate adaptive randomization (CAR) procedures are extensively used to reduce the likelihood of covariate imbalances occurring in clinical trials. In literatures, a lot of CAR procedures have been proposed so that the specified covariates are balanced well between treatments. However, the variance of the imbalance of the unspecified covariates may be inflated comparing to the one under the simple randomization. The inflation of the variance causes the usual test of treatment effects being not valid and adjusting the test being not an easy work. In this paper, we propose a new kind covariate adaptive randomization procedures to balance covariates between two treatments with a ratio $ρ:(1-ρ)$. Under this kind of CAR procedures, the convergence rate of the imbalance of the specified covariates is $o(n^{1/2})$, and at the same time the asymptotic variance of the imbalance of any unspecified (observed or unobserved) covariates does not exceed the one under the simple randomization. The ``shift problem'' found by Liu, Hu, and Ma (2025) will not appear under the new CAR procedures.