Sequential Testing in Clinical Trials with Repeated Measurements
具有重复测量的临床试验序贯检验AI 解读 ↓
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代码、数据与补充材料
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具有重复测量的临床试验序贯检验
- 研究问题
- 受试者数量固定、每人按等间隔反复测量时，如何序贯检验两种治疗的平均效应是否相同，并控制总体显著性水平？
- 方法与思路
- 作者建立重复测量模型，预设每人的最大测量次数及中间检验吸收概率；每轮检验利用截至当时全部数据估计模型参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该设计可获得预定的近似总体显著性水平；在多种模型的模拟中，要求水平为百分之五时实际水平接近目标。
- 阅读关注点
- 应核对个体内相关结构、停止规则与吸收概率的设定，以及逐轮估计参数对整体错误率和近似精度的影响。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模型条件、模拟范围和误差幅度未说明，近似控制不能视为普遍精确控制。
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.