Optimal sequential designs of case-control studies
病例对照研究的最优序贯设计AI 解读 ↓
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病例对照研究的最优序贯设计
- 研究问题
- 病例与对照样本量预先固定可能损失成本或时间效率，如何通过序贯抽样改善设计，并支持精度控制和提前停止？
- 方法与思路
- 作者结合处理分配思想与随机逼近推导简单抽样规则，并据此处理固定宽度置信区间和可提前停止的序贯检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所推导规则可导向最优病例对照设计，并使固定设计难以处理的区间宽度和提前停止问题得到自然解决。
- 阅读关注点
- 应核对最优性的目标函数、病例与对照成本设定、抽样与停止规则，以及区间覆盖率和序贯检验误差控制。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要，不能确定最优性所需条件或节省幅度；病例对照设计也不能自动解释为因果识别。
原文摘要
Fixed case-control studies separately collect a case sample and a control sample withthe two sample sizes being fixed prior to studies and sometimes arbitrarily chosen. This often results in loss of efficiency of case-control designs in terms of cost-saving or time-saving of the studies. We study sequential case-control designs and, in connection with treatment allocation and stochastic approximation, derive a simple sampling rule that leads to optimal case-control designs. Some important issues suchas fixed- width confidence intervals and sequential tests of hypotheses with possible early stopping to save time or costs, whichcannot be answered with fixed case-control designs, are shown to be naturally solved with the derived optimal sequential case-control designs.