This question was closed without grading. Reason: No acceptable answer
Feb 11, 2020 09:58
4 yrs ago
25 viewers *
English term
alpha-exhaustive recycling strategy
English to Russian
Medical
Mathematics & Statistics
Клинические исследования
Клиническое исследование. Выполняется статистическая обработка данных.
To control the family-wise error rate in the strong sense at 5% for the treatment comparisons in OS and PFS, a predefined MTP with an alpha-exhaustive recycling strategy (Burman et al 2009) taking into account intrinsic correlation between test statistics (Spiessens and Debois 2010), will be applied.
OS = общая выживаемость
PFS = выживаемость без прогрессирования заболевания
MTP = multiple testing procedure
Как понять alpha-exhaustive recycling strategy?
Благодарю заранее.
To control the family-wise error rate in the strong sense at 5% for the treatment comparisons in OS and PFS, a predefined MTP with an alpha-exhaustive recycling strategy (Burman et al 2009) taking into account intrinsic correlation between test statistics (Spiessens and Debois 2010), will be applied.
OS = общая выживаемость
PFS = выживаемость без прогрессирования заболевания
MTP = multiple testing procedure
Как понять alpha-exhaustive recycling strategy?
Благодарю заранее.
Proposed translations
(Russian)
| 3 | метод вычитания-восстановления уровня значимости |
Igor_2006
|
| 2 | см. |
Tymur Buliekov
|
Proposed translations
4 hrs
Tymur Buliekov
Ukraine
Ukraine
Native in Russian
Ukraine
Medical translation professional
Native in: Russian 
, Ukrainian
Works in: English to Russian, English to Ukrainian
см.
возможно, вы сможете найти ответ здесь - https://www.researchgate.net/publication/318558004_An_Alpha-... или здесь https://www.proz.com/kudoz/english-to-russian/medical-pharma...
recycling будет означать повторное использование уровня значимости (который обозначается как альфа).
recycling будет означать повторное использование уровня значимости (который обозначается как альфа).
20 hrs
метод вычитания-восстановления уровня значимости
Сам алгоритм сравнения описан так:
The key secondary endpoints of OS and ORR will be tested using a multiple testing procedure (MTP) with an alpha-exhaustive recycling strategy (Burman et al 2009). With this approach, the endpoints of OS and ORR will be tested in a pre-defined order as shown below. The secondary endpoints of CBR, EDoR, EDoCB, FACT-B and EQ-5D will not be included in this MTP.
The primary endpoint (PFS) is tested at a single time point when approximately
306 progression events have occurred. The secondary endpoints of OS and ORR will then be tested in the MTP using a weighted proportion of alpha (test mass; the total test mass equals alpha) and test mass that becomes available after each rejected hypothesis is recycled to secondary endpoints not yet rejected. This testing procedure stops when the entire test mass is allocated to non-rejected endpoints. Implementation of this pre-defined ordered testing procedure, including recycling, will strongly control the Type I error at 2.5% (1-sided), amongst the primary (PFS) and the key secondary (OS, ORR) endpoints.
https://tinyurl.com/trfp4ll
Как известно, чтобы при множественном сравнении получить заданный уровень значимости, необходимо в отдельных сравнениях применять существенно более строгие критерии (поскольку сумма уровней значимости в отдельных сравнениях не должна превышать предварительно заданный уровень значимости для всего множественного сравнения).
На практике выполнение такого условия довольно затруднительно (выборка должна быть очень большая, а эффект заметно выраженным).
Поэтому применяют различные алгоритмы, позволяющие снижать строгость критериев, но не выходить за пределы общего уровня значимости.
Один из таких алгоритмов - "восстановления уровня значимости" (alpha recycling). Заключается он в том, что если гипотеза о наличии эффекта в каком-то отдельном сравнении не подтверждается (rejected hypothesis), то для следующего сравнения мы можем снова использовать первоначальный уровень значимости (предопределенный для всего множественного сравнения).
В данном случае в этот алгоритм добавлена стадия вычитания из общего уровня значимости того значения уровня значимости для отдельного сравнения, с которым при этом сравнении подтверждается гипотеза о наличии эффекта. После нескольких таких отдельных сравнений общий уровень значимости исчерпывается (доходит до нуля). На этом процедура множественного сравнения останавливается.
На русском языке ничего подобного не нашел, поэтому уверенность несколько снижаю.
Но по смыслу, мне кажется, такой ответ правильный.
The key secondary endpoints of OS and ORR will be tested using a multiple testing procedure (MTP) with an alpha-exhaustive recycling strategy (Burman et al 2009). With this approach, the endpoints of OS and ORR will be tested in a pre-defined order as shown below. The secondary endpoints of CBR, EDoR, EDoCB, FACT-B and EQ-5D will not be included in this MTP.
The primary endpoint (PFS) is tested at a single time point when approximately
306 progression events have occurred. The secondary endpoints of OS and ORR will then be tested in the MTP using a weighted proportion of alpha (test mass; the total test mass equals alpha) and test mass that becomes available after each rejected hypothesis is recycled to secondary endpoints not yet rejected. This testing procedure stops when the entire test mass is allocated to non-rejected endpoints. Implementation of this pre-defined ordered testing procedure, including recycling, will strongly control the Type I error at 2.5% (1-sided), amongst the primary (PFS) and the key secondary (OS, ORR) endpoints.
https://tinyurl.com/trfp4ll
Как известно, чтобы при множественном сравнении получить заданный уровень значимости, необходимо в отдельных сравнениях применять существенно более строгие критерии (поскольку сумма уровней значимости в отдельных сравнениях не должна превышать предварительно заданный уровень значимости для всего множественного сравнения).
На практике выполнение такого условия довольно затруднительно (выборка должна быть очень большая, а эффект заметно выраженным).
Поэтому применяют различные алгоритмы, позволяющие снижать строгость критериев, но не выходить за пределы общего уровня значимости.
Один из таких алгоритмов - "восстановления уровня значимости" (alpha recycling). Заключается он в том, что если гипотеза о наличии эффекта в каком-то отдельном сравнении не подтверждается (rejected hypothesis), то для следующего сравнения мы можем снова использовать первоначальный уровень значимости (предопределенный для всего множественного сравнения).
В данном случае в этот алгоритм добавлена стадия вычитания из общего уровня значимости того значения уровня значимости для отдельного сравнения, с которым при этом сравнении подтверждается гипотеза о наличии эффекта. После нескольких таких отдельных сравнений общий уровень значимости исчерпывается (доходит до нуля). На этом процедура множественного сравнения останавливается.
На русском языке ничего подобного не нашел, поэтому уверенность несколько снижаю.
Но по смыслу, мне кажется, такой ответ правильный.
Discussion