二值响应的响应自适应设计：如何在提供患者获益的同时对时间趋势保持稳健？
应用统计
2017-03-14 v1
摘要
响应自适应随机化（RAR）可以通过随着数据积累将分配概率偏向表现更好的治疗，显著提高临床试验中患者获得成功治疗结果的机会。在罕见病药物开发中使用 RAR 设计引起了相当大的兴趣，因为传统设计在这些情况下不可行或在伦理上令人反感。在本文中，我们讨论并回应了对 RAR 的一个主要批评：由于试验中未知的时间趋势导致的不可取的 I 类错误膨胀。时间趋势可能因招募患者特征的变化而出现——即所谓的“患者漂移”。患者漂移是罕见病临床试验的一个现实关切，因为这些试验通常需要很长时间来招募患者。我们通过模拟计算了 I 类错误膨胀作为时间趋势幅度的函数有多大，以确定在哪些情境下确实需要进行可能代价高昂的校正。然后，我们评估了不同校正方法在此情境下保持 I 类错误的能力，以及它们在包括患者获益和检验效能在内的其他操作特性方面的表现。我们针对几种 RAR 规则，区分双臂和多臂情况，就哪些校正方法最适合罕见病情境提出了建议。我们进一步提出了一种用于多臂临床试验的 RAR 设计，该设计计算成本低，且对考虑到的几种时间趋势具有稳健性。
引用
@article{arxiv.1703.04341,
title = {Response adaptive designs for binary responses: how to offer patient benefit while being robust to time trends?},
author = {Sofia S. Villar and Jack Bowden and James Wason},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.04341},
year = {2017}
}