The ICH E9(R1) addendum (2019) proposed principal stratification (PS) as one of five strategies for dealing with intercurrent events. Therefore, understanding the strengths, limitations, and assumptions of PS is important for the broad community of clinical trialists. Many approaches have been developed under the general framework of PS in different areas of research, including experimental and observational studies. These diverse applications have utilized a diverse set of tools and assumptions. Thus, need exists to present these approaches in a unifying manner. The goal of this tutorial is threefold. First, we provide a coherent and unifying description of PS. Second, we emphasize that estimation of effects within PS relies on strong assumptions and we thoroughly examine the consequences of these assumptions to understand in which situations certain assumptions are reasonable. Finally, we provide an overview of a variety of key methods for PS analysis and use a real clinical trial example to illustrate them. Examples of code for implementation of some of these approaches are given in supplemental materials.


翻译:ICH E9(R1)增编(2019年)提出主要分层(PS),作为处理经常事件五个战略之一,因此,了解PS的长处、局限性和假设对于临床试验人员的广泛群体十分重要,在PS总的框架内,在不同研究领域,包括实验和观察研究领域,制定了许多办法,这些不同的应用利用了各种各样的工具和假设,因此,有必要以统一的方式提出这些办法。本辅导的目的有三重。首先,我们提供对PS的连贯和统一说明。第二,我们强调,对PS内部影响的估计取决于强有力的假设,我们彻底审查这些假设的后果,以了解在哪些情况下某些假设是合理的。最后,我们概述了PS分析的各种关键方法,并用一个真正的临床试验实例来说明这些办法。在补充材料中提供了执行其中一些办法的守则的例子。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
已删除
材料科学与工程
6+阅读 · 2019年7月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月8日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
材料科学与工程
6+阅读 · 2019年7月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员