Considering Cluster Analysis in Sport Medicine and Injury Prevention Research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the field of sport medicine and injury prevention in sport, prospective study designs implementing cluster randomization or grouping of subjects by cluster (ie, team, clinic, school, community) are becoming increasingly common. However, there are very few published studies in the field that adequately account for clustering effects in the design and analysis, leading to potentially spurious conclusions. This paper will review the implications of using a cluster RCT or other intervention or observational design grouping individuals by cluster and to highlight the practical implications of appropriate analysis considering the effects of clustering. DATA SOURCES/SYNTHESIS: Previously published papers have provided a foundation of expertise to discuss the often neglected impact of ignoring the effects of cluster in the design and analysis of cluster RCT and other study designs that group individuals by cluster in sport medicine. RESULTS: The loss of statistical efficiency inherent when a study design implements randomization or grouping by cluster is reviewed. Specifically, the effect of cluster design on sample size considerations and analysis are discussed in the context of data from a recently published cluster RCT examining the effectiveness of a balance training prevention strategy in youth basketball. CONCLUSIONS: Researchers in sport medicine are encouraged and challenged to consider appropriate research design and analytical techniques more consistently when study subjects function in the context of a cluster in order to avoid spurious results and misleading conclusions.
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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 | 0,037 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; 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 ».