Selecting One of Two Treatments When the Responses are Dichotomous
二元治疗反应下的两种疗法选择AI 解读 ↓
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二元治疗反应下的两种疗法选择
- 研究问题
- 当总计一定数量的患者面临两种疗法且反应为二元结果时，如何权衡试验成本与采用较差疗法的成本？
- 方法与思路
- 作者以决策理论确定固定样本试验的最优规模，分别采用贝叶斯和极小极大程序，并考察不同先验与参数区域。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了多种设定下的最优样本量、两种程序各自的渐近增长规律，并考察患者总数设定错误的后果。
- 阅读关注点
- 应核对损失函数、试验后治疗决策、贝塔先验与极小极大参数区域，以及样本量增长规律的具体成立条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；成本和抽样机制未说明，样本量增长表达式的指数排版需查原 PDF，不据此重构。
原文摘要
A decision theoretic approach to the design of a clinical trial is considered for the situation in which a total of N patients with a disease receive one of two treatments and the responses to the treatments are dichotomous. Two costs are considered: The cost of treating a patient with the inferior treatment and the cost of conducting the trial. Minimax and Bayes procedures are used to determine the optimum size of a fixed sample trial. Bayes solutions for the optimum sample size are given for a variety of beta prior distributions and various values of N. Minimax solutions are given for a variety of regions over which the minimaxing was performed, and for various values of N. The optimum sample sizes are found to be asymptotically proportional to N 1/2 using the Bayes procedure and N 2/3 using the minimax procedure. The consequences of erring in specifying the value of N are explored.