Randomised trials with provision for early stopping for benefit (or harm): The impact on the estimated treatment effect
Notice bibliographique
Résumé
Stopping rules for clinical trials are primarily intended to control Type I error rates if interim analyses are planned, but less is known about the impact that potential stopping has on estimating treatment benefit. In this paper, we derive analytic expressions for (1) the over-estimation of benefit in studies that stop early, (2) the under-estimation of benefit in completed studies, and (3) the overall bias in studies with a stopping rule. We also examine the probability of stopping early and the situation in meta-analyses. Numerical evaluations show that the greatest concern is with over-estimation of benefit in stopped studies, especially if the probability of stopping early is small. The overall bias is usually less than 10% of the true benefit, and under-estimation in completed studies is also typically small. The probability of stopping depends on the true treatment effect and sample size. The magnitude of these effects depends on the particular rule adopted, but we show that the maximum overall bias is the same for all stopping rules. We also show that an essentially unbiased meta-analysis estimate of benefit can be recovered, even if some component studies have stopping rules. We illustrate these methods using data from three clinical trials. The results confirm our earlier empirical work on clinical trials. Investigators may consult our numerical results for guidance on potential mis-estimation and bias in the treatment effect if a stopping rule is adopted. Particular concern is warranted in studies that actually stop early, where interim results may be quite misleading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,302 | 0,720 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».