On Adaptive Extensions of Group Sequential Trials for Clinical Investigations
临床研究中组序贯试验的自适应延长AI 解读 ↓
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临床研究中组序贯试验的自适应延长
- 研究问题
- 临床终点跨越显著性边界后，如何自适应延长组序贯试验，以收集足够的获益与风险资料并维持统计推断？
- 方法与思路
- 作者建立允许在任一中期分析时点停止的自适应延长框架，并利用一类良序组序贯检验为样本空间排序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称基于该排序形成统一的序贯推断方法，覆盖中期监测和最终分析，并为已有重复置信区间程序提供基础。
- 阅读关注点
- 应核对允许的延长与停止规则、样本空间排序的定义，以及统一推断和重复置信区间之间的具体关系与条件。
- 阅读边界
- 材料是稿件版本未注明的OpenAlex索引摘要；误差控制条件和区间构造细节未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
In group sequential trials, it is important to obtain adequate data to assess overall benefits and risks of an experimental treatment for patients. To achieve this goal, we provide a general, formal framework for adaptively extending a group sequential trial to stop at any interim analysis time, often after a significance boundary for a clinical endpoint is crossed. For statistical inference, we propose to order the sample space by a class of well-ordered group sequential tests. On this basis, we develop a unified sequential statistical inference approach that is applicable to both interim monitoring and final analysis. We also show that the new ordering provides the foundation for the repeated confidence intervals procedure of Jennison and Turnbull.