Efficient panel designs for longitudinal recurrent event studies recording panel counts
Notice bibliographique
Résumé
Many clinical trials are designed to study outcome measures recorded as the number of events occurring during specific intervals, called panel data. In such data, the intervals are specified by a planned set of follow-up times. As the collection of panel data results in a partial loss of information relative to a record of the actual event times, it is important to gain a thorough understanding of the impact of panel study designs on the efficiency of the estimates of treatment effects and covariates. This understanding can then be used as a base from which to formulate appropriate designs by layering in other concerns, e.g. clinical constraints, or other practical considerations. We compare the efficiency of the analysis of panel data with respect to the analysis of data recorded precisely as times of recurrences, and articulate conditions for efficient panel designs where the focus is on estimation of a treatment effect when adjusting for other covariates. We build from the efficiency comparisons to optimize the design of panel follow-up times. We model the recurrent intensity through the common proportional intensity framework, with the treatment effect modeled flexibly as piecewise constant over panels, or groups of panels. We provide some important considerations for the design of efficient panel studies, and illustrate the methods through analysis of designs of studies of adenomas.
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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 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».