Interim Analyses: The Repeated Confidence Interval Approach
中期分析：重复置信区间方法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：摘要讨论临床研究的序贯推断设计，未明确提出所列因果识别或其他领域方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
中期分析：重复置信区间方法
- 研究问题
- 研究医疗试验或前瞻性流行病学研究反复查看数据时，如何构造置信区间并支持提前终止研究的决策。
- 方法与思路
- 作者结合序贯估计与检验介绍重复置信区间的构造，讨论提前停止的设计，并适配不等信息增量和多种结局类型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法允许每次中期分析充分探索数据，不依赖严格执行的统计停止规则，并可扩展至生存、分类及正态数据。
- 阅读关注点
- 应核对重复置信区间的覆盖事件、允许的数据探索范围，以及不等信息增量、未知方差和提前停止下的具体构造条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；覆盖保证的条件和允许改变分析计划的范围未说明，不能据此认为任意反复分析都有效。
原文摘要
SUMMARY Most medical trials are monitored for early evidence of treatment differences or harmful side-effects and many sequential methods have been proposed for this. Similarly, data collected in a prospective epidemiological study are likely to be reviewed periodically in the course of the study. The repeated confidence interval approach, which combines aspects of sequential estimation and testing, allows a full exploration of the data at each interim analysis and does not depend on a rigidly enforced statistical stopping rule. In this paper we present the general principles underlying the construction of repeated confidence intervals and describe how they can be used in reaching a decision to terminate a study early. We discuss design considerations, which depend on the form of early stopping anticipated, and explain how the basic method can be adapted to cope with the problems of unpredictable group sizes or, more generally, unequal increments in information between analyses. Extensions of the method to handle survival data, categorical data, normal responses with unknown variance and multivariate normal observations are also presented.