Incorporating External Data into the Analysis of Clinical Trials via Bayesian Additive Regression Trees
利用贝叶斯加性回归树将外部数据纳入临床试验分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用贝叶斯加性回归树将外部数据纳入临床试验分析
- 研究问题
- 如何借用历史试验与真实世界对照数据，估计条件或总体平均治疗效应，同时容纳患者特征和数据来源之间的异质性？
- 方法与思路
- 作者使用贝叶斯加性回归树调整患者层面协变量，刻画跨来源的潜在治疗效应异质性，以实现灵活的外部信息借用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模拟中该方法相较层级线性模型与正态层级模型表现有利，并通过针灸试验展示外部数据整合的应用方式。
- 阅读关注点
- 应核对外部对照与试验人群的可比性、信息借用机制、目标人群的定义，以及模拟如何评估偏差和不确定性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核验；摘要未说明跨来源因果识别条件，不能仅凭灵活拟合认定效应有效。
原文摘要
Most clinical trials involve the comparison of a new treatment to a control arm (e.g., the standard of care) and the estimation of a treatment effect. External data, including historical clinical trial data and real-world observational data, are commonly available for the control arm. Borrowing information from external data holds the promise of improving the estimation of relevant parameters and increasing the power of detecting a treatment effect if it exists. In this paper, we propose to use Bayesian additive regression trees (BART) for incorporating external data into the analysis of clinical trials, with a specific goal of estimating the conditional or population average treatment effect. BART naturally adjusts for patient-level covariates and captures potentially heterogeneous treatment effects across different data sources, achieving flexible borrowing. Simulation studies demonstrate that BART compares favorably to a hierarchical linear model and a normal-normal hierarchical model. We illustrate the proposed method with an acupuncture trial.