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分类依据与纠错

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关注这篇论文的作者
Edwin Y. N. Tang
Stef Baas
Daniel Kaddaj
Lukas Pin
David S. Robertson
Sofía S. Villar

贝叶斯响应自适应随机化之前的等概率随机分配阶段应多长?

研究问题
两组二元结局的贝叶斯响应自适应试验中,初始等概率随机分配阶段应持续多久,才能兼顾检验错误率、功效和参与者收益?
方法与思路
作者提出精确评估方法,比较不同初始阶段长度、检验统计量及检验方案的统计表现,并以重新设计ARREST试验展示应用。
材料陈述的贡献
摘要称较长初始阶段仍无法完全消除常用检验的第一类错误膨胀,且功效、参与者收益和估计偏差对阶段长度呈不同变化。
阅读关注点
应核对自适应分配规则、先验与精确检验的条件化方式,并检查不同阶段长度下功效与参与者收益的定义及比较适用范围。
阅读边界
这是arXiv预印本,不能据此确认同行评审或期刊接收;摘要未给出完整设计参数,所述规律不能直接推广到多组或非二元结局试验。

原文摘要

Response-adaptive randomization (RAR) can increase participant benefit in clinical trials, but also complicates statistical analysis. The burn-in period (a non-adaptive initial stage) is commonly used to mitigate this disadvantage, yet guidance on its optimal duration is scarce. To address this critical gap, this paper introduces an exact evaluation approach to investigate how the burn-in length impacts statistical operating characteristics of two-arm binary Bayesian RAR (BRAR) designs. We show that (1) commonly used calibration and asymptotic tests show substantial type I error rate inflation for BRAR designs without a burn-in period, and increasing the total burn-in length to more than half the trial size reduces but does not fully mitigate type I error rate inflation, necessitating exact tests; (2) exact tests conditioning on total successes show the highest average and minimum power up to large burn-in lengths; (3) the burn-in length substantially influences power and participant benefit, which are often not maximized at the maximum or minimum possible burn-in length; (4) the test statistic influences the type I error rate and power; (5) estimation bias decreases quicker in the burn-in length for larger treatment effects and increases for larger trial sizes under the same burn-in length. Our approach is illustrated by re-designing the ARREST trial.

笔记与分组