面向生存结局的顺序多分配随机试验中的 interim 分析

顺序多分配随机试验模拟了医生和患者在临床环境中所经历的实际治疗过程，并能为动态疗效方案的比较有效性提供信息。在此类试验中，患者经过多个治疗阶段，治疗分配会根据个体患者特征（如疾病状态和治疗史）进行调整。本文发展并评估了统计上有效的 interim 监控方法，以允许针对针对生存结局的疗效进行早期终止。我们提出一种加权 log-rank 卡方统计量，以消除重叠治疗路径的影响，并量化不同分析点处 log-rank 统计量之间的相关性。随后可使用 Pocock、O'Brien-Fleming 和 Lan-Demets 边界在多个 interim 分析处建立有效性边界。我们进行大量仿真，比较我们基于所提出统计量和另一种现有统计量的 interim 监控程序的操作特征（类型 I 错误和功效）。该方法通过神经母细胞瘤数据集的分析得以演示。