Sequential Rank Tests with Repeated Measurements in Clinical Trials
临床试验重复测量的序贯秩检验AI 解读 ↓
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临床试验重复测量的序贯秩检验
- 研究问题
- 对于两组受试者的重复测量，如何在多次期中分析中比较响应水平、变化或变化率，并处理连续和离散结局？
- 方法与思路
- 作者基于线性秩统计量建立组序贯程序，推导序贯统计量的渐近正态性，并利用该分布理论构造序贯检验边界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法可用于连续或离散重复测量；模拟支持患者错时入组情形下的近似理论，并以真实例子展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对重复测量之间及各期分析之间的依赖处理、序贯边界如何控制错误率，以及错时入组模拟的设定范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化。组内依赖条件、边界细节及有限样本错误率数值未说明。
原文摘要
For comparing responses in two groups of subjects observed repeatedly, we propose a group sequential procedure based on linear rank statistics. The asymptotic normality of the sequentially computed linear rank statistics is obtained, and construction of the group sequential boundaries is based on this distribution theory. By virtue of this asymptotic approximation, the proposed procedure can be applied to interim analyses with either continuous or discrete repeated measurements. Even for staggered patient entry, simulation results suggest the theory is approximately correct. It can also be useful for testing the equality of two changes and rates of change, as well as the equality of two means of the responses. This procedure is illustrated with a real example.