Resumen

En muchos ensayos clínicos, es importante equilibrar la asignación del tratamiento sobre las covariables. Aunque se han publicado muchos artículos sobre el equilibrio en covariables discretas, los procedimientos para covariables continuas han sido menos estudiados. Tradicionalmente, una covariable continua generalmente necesita ser transformada en una discreta dividiendo su rango en varias categorías. Esta práctica puede llevar a la pérdida de información y es susceptible a la especificación incorrecta de la distribución de la covariable. Los artículos más recientes buscan definir una medida de desequilibrio que preserve la naturaleza de las covariables continuas y establecer la regla de asignación para minimizar esa medida. Proponemos un nuevo diseño, que define la medida de desequilibrio por la diferencia máxima de asignación cuando se consideran todas las divisiones posibles del rango de la covariable. Esta medida depende solo de los rangos de los valores de la covariable y, por lo tanto, es libre de la distribución de la covariable. Además, desarrollamos un al

• Materias:Modelos de regresión Conjunto borroso Agrupamiento Factores de transcripción Modelo autorregresivo
• Subjects:Regression models Fuzzy set Clustering Transcription factors Autoregressive model
• Palabras claves:Ensayos clínicos; Asignación de tratamiento; Covariables; Covariables continuas; Medida de desequilibrio; Regla de asignación
• Keywords:Clinical trials; Treatment allocation; Covariates; Continuous covariates; Imbalance measure; Allocation rule