Modeling missing binary outcome data in a successful web‐based smokeless tobacco cessation program
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine various methods to impute missing binary outcome from a web-based tobacco cessation intervention. DESIGN: The ChewFree randomized controlled trial used a two-arm design to compare tobacco abstinence at both the 3- and 6-month follow-up for participants randomized to either an enhanced web-based intervention condition or a basic information-only control condition. SETTING: Internet in the United States and Canada. PARTICIPANTS: Secondary analyses focused upon 2523 participants in the ChewFree trial. MEASUREMENTS: Point-prevalence tobacco abstinence measured at 3- and 6-month follow-up. FINDINGS: The results of this study confirmed the findings for the original ChewFree trial and highlighted the use of different missing-data approaches to achieve intent-to-treat analyses when confronted with substantial attrition. The use of different imputation methods yielded results that differed in both the size of the estimated treatment effect and the standard errors. CONCLUSIONS: The choice of imputation model used to analyze missing binary outcome data can affect substantially the size and statistical significance of the treatment effect. Without additional information about the missing cases, they can overestimate the effect of treatment. Multiple imputation methods are recommended, especially those that permit a sensitivity analysis of their impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».