本研究では、伝統的なA/Bテストとシーケンシャル・マルチプル・アサインメント・ランダム化トライアル（SMART）デザインとを用いて、治療効果の違いがある集団に最適な患者参加型戦略を評価するマイクロシミュレーションモデルを採用しています。
特に、年齢、人種・民族、慢性疾患の有無といった患者の異質な特性を考慮した三つのモデルを用い、サンプルサイズや効果の大きさの異なる環境でテストの性能を比較しました。
本文書では、シミュレーションのデータ源やパラメータ、A/BテストおよびSMART試験の設計、分析手法、そして評価指標について詳細に説明します。
また、コスト効果やネットベネフィット分析を通じて、これらのデザインが患者のエンゲージメント戦略を最適化する上でいかに実用的かを評価しました。
分析は統計ソフトウェアRを用いて実施され、シミュレーション結果はオープンソースとして公開されています。
この研究は、実際の患者データを用いずにシミュレーションのみで行われているため、倫理審査委員会によって免除されています。
出典 : Simulating A/B testing versus SMART designs for LLM-driven patient engagement to close preventive care gaps – npj Digital Medicine https://www.nature.com/articles/s41746-024-01330-2