基本的な考え方
変更対象には、登録人数、治療群への割付確率、組み入れ基準、追跡期間などが含まれ得る。アダプティブ・エンリッチメントでは、中間解析の結果に応じて特定のサブグループの登録を継続または中止する。[1]
統計的な設計
適応の規則はあらかじめ計画され、第一種過誤、検出力、標本数分布、治療効果推定の偏りや精度などを検討する必要がある。複数の仮説を扱う場合には、多重性への対応も重要となる。[1]
利点とトレードオフ
資料中のシミュレーションでは、状況によって標準デザインより期待標本数を減らせる一方、最大標本数が大きくなる場合が示されている。すべての試験で有利になるわけではなく、登録速度や主要評価項目が得られるまでの時間などに左右される。[1]