論文の概要: Data Fusion with Distributional Equivalence Test-then-pool

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11867v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 12:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:26.074959
• Title: Data Fusion with Distributional Equivalence Test-then-pool
• Title（参考訳）: 分散等価テスト-then-poolを用いたデータ融合
• Authors: Linying Yang, Xing Liu, Robin J. Evans,
• Abstract要約: 既存のテスト-then-pool (TTP) 手順は、歴史的および同時試行間の制御結果の平等性をテストすることでこの問題に対処する。 我々は,最終治療効果試験のType-Iエラー率を厳格に制御しながら,制御アームを融合する新しいTTPフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5945020319921435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Randomized controlled trials (RCTs) are the gold standard for causal inference, yet practical constraints often limit the size of the concurrent control arm. Borrowing control data from previous trials offers a potential efficiency gain, but naive borrowing can induce bias when historical and current populations differ. Existing test-then-pool (TTP) procedures address this concern by testing for equality of control outcomes between historical and concurrent trials before borrowing; however, standard implementations may suffer from reduced power or inadequate control of the Type-I error rate. We develop a new TTP framework that fuses control arms while rigorously controlling the Type-I error rate of the final treatment effect test. Our method employs kernel two-sample testing via maximum mean discrepancy (MMD) to capture distributional differences, and equivalence testing to avoid introducing uncontrolled bias, providing a more flexible and informative criterion for pooling. To ensure valid inference, we introduce partial bootstrap and partial permutation procedures for approximating null distributions in the presence of heterogeneous controls. We further establish the overall validity and consistency. We provide empirical studies demonstrating that the proposed approach achieves higher power than standard TTP methods while maintaining nominal error control, highlighting its value as a principled tool for leveraging historical controls in modern clinical trials.
• Abstract（参考訳）: ランダム化制御試験(Randomized Control trial、RCT)は、因果推論のための金の標準であるが、実際的な制約は、しばしば同時制御アームのサイズを制限する。 以前の試行による制御データの借入は、潜在的な効率向上をもたらすが、単純借入は、歴史的な人口と現在の人口の違いによってバイアスを引き起こす可能性がある。 既存のテスト-then-pool (TTP) 手順は、借用前の履歴試験と同時試験の制御結果の平等性をテストすることでこの問題に対処するが、標準実装では、I型エラー率の低下や不適切な制御に悩まされることがある。 我々は,最終治療効果試験のType-Iエラー率を厳格に制御しながら,制御アームを融合する新しいTTPフレームワークを開発した。 本手法では,最大平均差分法(MMD)によるカーネル2サンプルテストを用いて分布差を捉えるとともに,非制御バイアスの回避を目的とした等価テストを行い,より柔軟で情報的なプール条件を提供する。 正当性を確保するため,不均一な制御が存在する場合のヌル分布を近似するための部分的ブートストラップと部分的置換手順を導入する。 私たちはさらに、全体的な妥当性と一貫性を確立します。 本研究は, 従来のTTP法よりも高効率で, 名目上のエラーコントロールを維持しつつ, 近代臨床試験における歴史的コントロールの活用の原則的ツールとしての価値を強調した実証的研究である。

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