Ongoing monitoring of data clustering in multicenter studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multicenter study designs have several advantages, but the possibility of non-random measurement error resulting from procedural differences between the centers is a special concern. While it is possible to address and correct for some measurement error through statistical analysis, proactive data monitoring is essential to ensure high-quality data collection. METHODS: In this article, we describe quality assurance efforts aimed at reducing the effect of measurement error in a recent follow-up of a large cluster-randomized controlled trial through periodic evaluation of intraclass correlation coefficients (ICCs) for continuous measurements. An ICC of 0 indicates the variance in the data is not due to variation between the centers, and thus the data are not clustered by center. RESULTS: Through our review of early data downloads, we identified several outcomes (including sitting height, waist circumference, and systolic blood pressure) with higher than expected ICC values. Further investigation revealed variations in the procedures used by pediatricians to measure these outcomes. We addressed these procedural inconsistencies through written clarification of the protocol and refresher training workshops with the pediatricians. Further data monitoring at subsequent downloads showed that these efforts had a beneficial effect on data quality (sitting height ICC decreased from 0.92 to 0.03, waist circumference from 0.10 to 0.07, and systolic blood pressure from 0.16 to 0.12). CONCLUSIONS: We describe a simple but formal mechanism for identifying ongoing problems during data collection. The calculation of the ICC can easily be programmed and the mechanism has wide applicability, not just to cluster randomized controlled trials but to any study with multiple centers or with multiple observers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,784 | 0,899 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».