Covariate adjustment in Bayesian adaptive randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
In conventional randomized controlled trials, adjustment for baseline values of covariates known to be at least moderately associated with the outcome increases the power of the trial. Recent work has shown a particular benefit for more flexible frequentist designs, such as information adaptive and adaptive multi-arm designs. However, covariate adjustment has not been characterized within the more flexible Bayesian adaptive designs, despite their growing popularity. We focus on a subclass of these which allow for early stopping at an interim analysis given evidence of treatment superiority. We consider both collapsible and non-collapsible estimands and show how to obtain posterior samples of marginal estimands from adjusted analyses. We describe several estimands for three common outcome types. We perform a simulation study to assess the impact of covariate adjustment using a variety of adjustment models in several different scenarios. This is followed by a real-world application of the compared approaches to a COVID-19 trial with a binary endpoint. For all scenarios, it is shown that covariate adjustment increases power and the probability of stopping the trials early, and decreases the expected sample sizes as compared to unadjusted analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,609 | 0,975 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».