交叉验证风险评分自适应富集（CADEN）设计

我们提出一种交叉验证自适应富集设计（CADEN），其中试验人群被富集为预测从治疗中获益多于平均患者（敏感组）的患者子群。该子群利用从患者基线（可能为高维）信息构建的风险评分来发现。该设计包含用于无效性的早期停止规则。采用模拟研究将CADEN与原始的（非富集）交叉验证风险评分（CVRS）设计（在试验结束时构建风险评分）的性质进行比较。我们表明，当存在敏感患者组时，与CVRS设计相比，CADEN实现了更高的功效并减少了期望样本量。我们在两项真实临床试验中说明了该设计的应用。我们得出结论，与现有非富集方法相比，新设计提供了改进的统计效率，并增加了患者获益。该方法已在R包caden中实现。