The covariate-adaptive biased coin design for balancing clinical trials in the presence of prognostic factors
含预后因素临床试验的协变量自适应偏币设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究临床试验中两种治疗的协变量自适应随机分配，直接关联随机实验的因果研究设计。
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含预后因素临床试验的协变量自适应偏币设计
- 研究问题
- 在存在预后协变量的临床试验中，如何序贯随机分配两种治疗，使总体和协变量层面的分配保持平衡，并控制可预测性？
- 方法与思路
- 作者先建立考虑协变量时平衡设计最优性的理论框架，再提出一族协变量自适应随机设计，以更高阶近似实现治疗平衡。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文推导新设计在精度损失与可预测性方面的理论性质，并通过模拟与文献中的其他分配程序进行比较。
- 阅读关注点
- 应核对平衡的目标与最优性标准、随机分配概率、协变量处理，以及精度损失和可预测性的定义及二者之间的权衡。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体分配规则、理论条件和比较结果未说明，也未提供治疗效应推断的保证。
原文摘要
The present paper deals with sequential designs intended to balance the allocations of two competing treatments in the presence of prognostic factors. After giving a theoretical framework on the optimality of balanced designs that can arise when covariates are taken into account, we propose a new family of covariate-adaptive randomized designs that represents higher order approximation to balance treatments, both globally and also across covariates. We derive the theoretical properties of the suggested designs in terms of loss of precision and predictability. The performance of this proposal is illustrated through a simulation study and compared with those of other procedures suggested in the literature.