The population-wise error rate (PWER) is a type I error rate for clinical trials with multiple target populations. In such trials, one treatment is tested for its efficacy in each population. The PWER is defined as the probability that a randomly selected, future patient will be exposed to an inefficient treatment based on the study results. The PWER can be understood and computed as an average of strata-specific family-wise error rates and involves the prevalences of these strata. A major issue of this concept is that the prevalences are usually not known in practice, so that the PWER cannot be directly controlled. Instead, one could use an estimator based on the given sample, like their maximum-likelihood estimator under a multinomial distribution. In this paper we show in simulations that this does not substantially inflate the true PWER. We differentiate between the expected PWER, which is almost perfectly controlled, and study-specific values of the PWER which are conditioned on all subgroup sample sizes and vary within a narrow range. Thereby, we consider up to eight different overlapping patient populations and moderate to large sample sizes. In these settings, we also consider the maximum strata-wise family-wise error rate, which is found to be, on average, at least bounded by twice the significance level used for PWER control. Finally, we introduce an adjustment of the PWER that could be made when, by chance, no patients are recruited from a stratum, so that this stratum is not counted in PWER control. We would then reduce the PWER in order to control for multiplicity in this stratum as well.


翻译:总体错误率(PWER)是针对具有多个目标人群的临床试验所定义的一种第一类错误率。在此类试验中,一种治疗方法需在各个人群中检验其有效性。PWER定义为:基于研究结果,随机选取的未来患者将暴露于无效治疗的概率。PWER可理解为各分层特定家族错误率的加权平均值,其计算涉及这些分层的患病率。该概念的一个主要问题是,实际中患病率通常未知,因此无法直接控制PWER。一种替代方案是使用基于给定样本的估计量,例如在多项分布假设下的极大似然估计量。本文通过模拟实验表明,这种方法不会显著增加真实PWER值。我们区分了两种情形:期望PWER几乎能完美控制,而基于各亚组样本量条件化的研究特定PWER值变化范围狭窄。研究中我们考虑了多达八个重叠的患者人群,以及中等至较大的样本量。在这些设定下,我们还考察了最大分层家族错误率,发现其平均值至少被限制在用于PWER控制的显著性水平的两倍以内。最后,我们引入一种PWER调整方法:当某分层偶然未被招募患者时(即不纳入PWER控制),通过降低PWER值以控制该分层内的多重比较问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
29+阅读 · 2022年1月13日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
3+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
6+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
7+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
10+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
29+阅读 · 2022年1月13日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员