Combining Historical and Randomized Controls for Assessing Trends in Proportions
结合历史与随机化对照评估比例趋势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：虽涉及随机化与历史对照，摘要主要讨论比例建模和合并，未明确提出因果效应估计或识别。
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…
结合历史与随机化对照评估比例趋势
- 研究问题
- 分析实验发生比例时，如何利用历史对照信息，同时避免完全合并或完全忽略历史数据，并反映实验间对照发生率差异？
- 方法与思路
- 作者以正态 logistic 模型刻画历史对照，按实验间发生率变异确定合并程度，并用概率图、模拟及先验敏感性分析评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法连接完全合并与完全忽略历史对照两种逻辑回归分析，报告对替代先验不敏感，并应用于动物肿瘤实验。
- 阅读关注点
- 应核对历史对照与当前随机化对照的可比性、实验间变异如何决定合并程度，以及模型诊断与渐近近似的准确性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未明确因果目标，先验不敏感也不代表历史对照偏差已排除。
原文摘要
A statistical method for incorporating historical control data in the analysis of proportions is proposed and illustrated. The method has as its extremes logistic regressions completely pooling and completely ignoring historical controls. The degree of pooling used is determined by the variability from experiment to experiment in the control incidences. The fit of historical control groups to an assumed normal logistic model is assessed using probability plotting techniques. Monte Carlo studies evaluate the adequacy of the asymptotic approximation used. Sensitivity analyses show that results are insensitive to alternative priors. The method is applied to several sets of tumor data from animal experiments.