Bayes Rules for a Clinical-Trials Model with Dichotomous Responses
二元响应临床试验模型的贝叶斯决策规则AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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二元响应临床试验模型的贝叶斯决策规则
- 研究问题
- 比较两种治疗时，如何权衡试验患者接受较差治疗的损失与试验后选错治疗的损失，并决定何时停止试验？
- 方法与思路
- 作者依据累计成功与失败构造贝叶斯停止规则，对对称两点先验给出精确或近似描述，并讨论其他先验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出可容许停止规则，在对称贝叶斯规则中，对任意成功概率均最小化选择较差治疗的概率。
- 阅读关注点
- 应核对风险函数、试验后患者规模、停止与选择决策的关系，以及对称先验下最优性所限定的规则类别。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要，无法核实完整先验与损失设定；所述最优性限于摘要指定的比较类别。
原文摘要
The risk in a trial to compare two medical treatments is borne by the patients who receive the inferior treatment during the experimental phase and by those remaining after the experiment who will all receive the inferior treatment if the results are misleading. The Bayes rule indicates, for the observed progression of successes and failures, when it is optimal to stop this experimental phase. This stopping rule can be described exactly, or nearly so, for symmetric two-point priots. Less precise descriptions are possible for other types of priors. An admissible stopping rule is described which is best possible, among symmetric Bayes rules, in that it minimizes the probability of choosing the inferior treatment no matter what the values are for the probabilities of success.