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Multi-arm covariate-adaptive randomization

Science China Mathematics 2023年第1期66卷 163-190页

作者： Feifang Hu Xiaoqing Ye Li-Xin Zhang Department of Statistics The George Washington UniversityWashingtonDC 20052USA Institute of Statistics and Big Data Renmin University of ChinaBeijing 100872China School of Mathematical Sciences Zhejiang UniversityHangzhou 310058China

Simultaneously investigating multiple treatments in a single study achieves considerable efficiency in contrast to the traditional two-arm *** treatment allocation for influential covariates has become increasingly important in today’s clinical *** multi-arm covariate-adaptive randomized clinical trial is one of the most powerful tools to incorporate covariate information and multiple treatments in a single *** and Simon’s procedure has been extended to the multi-arm ***,the theoretical properties of multi-arm covariate-adaptive randomization have remained largely elusive for *** this paper,we propose a general framework for multi-arm covariate-adaptive designs which also includes the two-arm case,and establish the corresponding theory under widely satisfied *** theoretical results provide new insights into the balance properties of covariate-adaptive randomization procedures and make foundations for most existing statistical inferences under two-arm covariate-adaptive ***,these open a door to study the theoretical properties of statistical inferences for clinical trials based on multi-arm covariateadaptive randomization procedures.

关键词： multiple treatment balancing covariate clinical trial marginal balance Markov chain Hu and Hu’s general procedure Pocock and Simon’s procedure stratified permuted block design

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