論文の概要: Prognostic Covariate Adjustment for Logistic Regression in Randomized Controlled Trials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18900v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 06:53:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 15:55:18.478514
• Title: Prognostic Covariate Adjustment for Logistic Regression in Randomized Controlled Trials
• Title（参考訳）: ランダム化制御試験におけるロジスティック回帰の確率的共変量調整
• Authors: Yunfan Li and Arman Sabbaghi and Jonathan R. Walsh and Charles K. Fisher
• Abstract要約: 本研究では, 確率的スコア調整により, 条件付オッズ比のウォルド試験のパワーを一定のサンプルサイズで向上させることができることを示す。 我々はg-computationを用いて、確率的スコア調整の範囲を、限界リスク差、相対リスク、確率比推定に基づいて拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5020330976600735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized controlled trials (RCTs) with binary primary endpoints introduce novel challenges for inferring the causal effects of treatments. The most significant challenge is non-collapsibility, in which the conditional odds ratio estimand under covariate adjustment differs from the unconditional estimand in the logistic regression analysis of RCT data. This issue gives rise to apparent paradoxes, such as the variance of the estimator for the conditional odds ratio from a covariate-adjusted model being greater than the variance of the estimator from the unadjusted model. We address this challenge in the context of adjustment based on predictions of control outcomes from generative artificial intelligence (AI) algorithms, which are referred to as prognostic scores. We demonstrate that prognostic score adjustment in logistic regression increases the power of the Wald test for the conditional odds ratio under a fixed sample size, or alternatively reduces the necessary sample size to achieve a desired power, compared to the unadjusted analysis. We derive formulae for prospective calculations of the power gain and sample size reduction that can result from adjustment for the prognostic score. Furthermore, we utilize g-computation to expand the scope of prognostic score adjustment to inferences on the marginal risk difference, relative risk, and odds ratio estimands. We demonstrate the validity of our formulae via extensive simulation studies that encompass different types of logistic regression model specifications. Our simulation studies also indicate how prognostic score adjustment can reduce the variance of g-computation estimators for the marginal estimands while maintaining frequentist properties such as asymptotic unbiasedness and Type I error rate control. Our methodology can ultimately enable more definitive and conclusive analyses for RCTs with binary primary endpoints.
• Abstract（参考訳）: 2次一次終端を持つランダム化制御試験(RCT)は、治療の因果効果を推測する新しい課題をもたらす。 最も重要な課題は非可分解性であり、共変量調整下での条件オッズ比推定は、RDTデータのロジスティック回帰解析における非条件オッズ比推定と異なる。 この問題は、共変量調整モデルから条件付きオッズ比への推定器の分散が不調整モデルからの推定器の分散よりも大きいような明らかなパラドックスを生じさせる。 我々は,予測スコアと呼ばれる生成型人工知能(ai)アルゴリズムによる制御結果の予測に基づいて,調整という文脈でこの問題に対処する。 我々は,ロジスティック回帰における確率的スコア調整が,条件付オッズ比のウォルド試験のパワーを固定標本サイズ以下に向上させるか,あるいは不調整解析と比較して,所望のパワーを達成するために必要なサンプルサイズを減少させることを示した。 我々は,予測値の調整から得られるパワーゲインとサンプルサイズ削減の予測計算式を導出する。 さらに, g-computation を用いて, 確率的スコア調整の範囲を限界リスク差, 相対リスク, 確率比推定値に基づいて拡張する。 本稿では,ロジスティック回帰モデル仕様を包含する広範囲なシミュレーション研究を通じて,式の有効性を示す。 また, 漸近的不偏性やI型誤差率制御などの頻繁な特性を維持しつつ, 限界推定値に対するg計算推定値の分散をいかに軽減するかをシミュレーションした。 本手法により,2次一次終端を持つRCTのより決定的かつ決定的な解析が可能となる。

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