Randomized two-stage optimal design for interval-censored data.
Randomized two-stage optimal design for interval-censored data.
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DOI：
10.1080/10543406.2021.2009499
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发表时间：
2022-03
影响因子：
1.1
通讯作者：
Shan, Guogen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shan, Guogen
区间删失数据发生在一项研究中，其中未观察到每个参与者的确切事件时间，但已知其在一定的时间间隔内。对这些数据提出了多种检验，包括Sun的对数秩检验、Finkelstein的比例风险检验以及Peto和Peto的Wilcoxon型检验。我们提出了基于这些测试的并行一阶段或两阶段设计的样本量计算。当满足比例风险假设时，比例风险检验和对数秩检验需要的样本量比Wilcoxon型检验小，样本量节省相当大。但是，当比例风险假设不成立时，这种趋势就会逆转，并且使用Wilcoxon型检验的样本量节省相当大。肺癌临床试验的一个例子是用来说明所提出的样本量计算的应用。
Interval-censored data occur in a study where the exact event time of each participant is not observed but it is known to be within a certain time interval. Multiple tests were proposed for such data, including the logrank test by Sun, the proportional hazard test by Finkelstein, and the Wilcoxon-type test by Peto and Peto. We propose sample size calculations based on these tests for a parallel one-stage or two-stage design. When the proportional hazard assumption is met, the proportional hazard test and the logrank test need smaller sample size than the Wilcoxon-type test, and the sample size savings are substantial. But this trend is reversed when the proportional hazard assumption does not hold, and the sample size savings using the Wilcoxon-type test are sizable. An example from a lung cancer clinical trial is used to illustrate the application of the proposed sample size calculations.
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影响因子：
1.1
作者：
Shan, Guogen
通讯作者：
Shan, Guogen
影响因子：
2.2
作者：
Gong, Qi;Fang, Liang
通讯作者：
Fang, Liang
DOI：
10.1016/j.trci.2018.04.006
发表时间：
2018
期刊：
Alzheimer's & dementia (New York, N. Y.)
影响因子：
--
作者：
Shan G;Banks S;Miller JB;Ritter A;Bernick C;Lombardo J;Cummings JL
通讯作者：
Cummings JL
影响因子：
45.3
作者：
Trinquart, Ludovic;Jacot, Justine;Porcher, Raphael
通讯作者：
Porcher, Raphael
影响因子：
2.3
作者：
Shan G
通讯作者：
Shan G