Dropouts and refusals in observational studies
Notice bibliographique
Résumé
The success of prevention trials of Alzheimer disease and other dementias (AD/dementia) hinges on their ability to recruit and retain at-risk study populations. Losing subjects is a threat to the power to detect a treatment effect and, potentially, to the validity of these studies. Observational cohort studies accumulate data around participant outcomes that can help to inform the design of future prevention trials. Our objectives were to investigate the rates of refusal and dropout within observational cohort studies and to evaluate their characteristics and impact. This study examined data from the Canadian Cohort Study of Cognitive Impairment and Related Dementias (ACCORD), a 2-year observational cohort study of patients newly referred to dementia clinics. The sample included 124 Not Cognitively Impaired (NCI) and 342 Cognitively Impaired Not Demented (CIND) subjects. Subjects who refused initial neuropsychological (NP) testing were compared to those who completed NP testing and subjects who dropped out to those who attended follow-up. Refusal was common, with 40% of subjects not completing neuropsychological testing at baseline. Dropout was also substantial, with 55% lost to the 2-year follow-up. Subjects who refused NP testing were significantly older and less educated. CIND refusers had lower cognitive and functional scores at entry and a 2-year progression rate to dementia twice as high as that of non-refusers. CIND dropouts also had lower baseline cognitive and functional scores. These observations suggest that dropouts and refusals in prevention trials include those subjects who are at high risk for progression to AD/dementia. Targeted strategies to retain these individuals within prevention studies will be needed to achieve sufficient study power and validity.
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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 | 0,310 | 0,534 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».