欠損および非正常連続転帰を伴う縦断的臨床試験のためのロバスト解析【JST・京大機械翻訳】

Liu Siyi; Zhang Yilong; Golm Gregory T; Guanghan; Liu; Yang Shu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217421573798 整理番号：22P0307211

欠損および非正常連続転帰を伴う縦断的臨床試験のためのロバスト解析【JST・京大機械翻訳】

Robust analyses for longitudinal clinical trials with missing and non-normal continuous outcomes

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発行年： 2022年03月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ミッシングデータは,長期的臨床試験で避けられず,結果は必ずしも通常は分布していない。異常値または重尾分布の存在において,多変量正規仮定に基づく平均処理効果(ATE)の反復測定解析による混合モデルによる従来の多重帰属は,バイアスと電力損失を生じる。対照ベース刺激(CBI)は,試験群と対照群の参加者が,対照群の同一履歴のそれらと同様の結果プロファイルを持つという仮定の下で,治療効果を評価するアプローチである。任意のパラメトリックモデリング仮定を課さずにCBIの下で非正規結果を扱う一般的ロバストフレームワークを開発した。提案したフレームワークの下で,逐次加重ロバスト回帰を適用して,共変量と応答変数の両方における非正規性に対して構築した補完モデルを保護した。次の平均帰属とロバストモデル解析により,得られたATE推定器は,一貫性と漸近正規性に関して良好な理論特性を有した。さらに,提案の方法は,解析モデルが誤指定される場合でも,漸近結果が無傷のままであるという意味で,ATE推定の解析モデルロバスト性を保証する。提案したロバスト方法の優位性を,包括的シミュレーション研究とAIDS臨床試験データ応用によって実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 数値計算 , ニューロコンピュータ

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