Intracluster correlation coefficients from the 2005 WHO Global Survey on Maternal and Perinatal Health: implications for implementation research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cluster-based studies involving aggregate units such as hospitals or medical practices are increasingly being used in healthcare evaluation. An important characteristic of such studies is the presence of intracluster correlation, typically quantified by the intracluster correlation coefficient (ICC). Sample size calculations for cluster-based studies need to account for the ICC, or risk underestimating the sample size required to yield the desired levels of power and significance. In this article, we present values for ICCs that were obtained from data on 97,095 pregnancies and 98,072 births taking place in a representative sample of 120 hospitals in eight Latin American countries. We present ICCs for 86 variables measured on mothers and newborns from pregnancy to the time of hospital discharge, including 'process variables' representing actual medical care received for each mother and newborn. Process variables are of primary interest in the field of implementation research. We found that overall, ICCs ranged from a minimum of 0.0003 to a maximum of 0.563 (median 0.067). For maternal and newborn outcome variables, the median ICCs were 0.011 (interquartile range 0.007-0.037) and 0.054 (interquartile range 0.013-0.075) respectively; however, for process variables, the median was 0.161 (interquartile range 0.072-0.328). Thus, we confirm previous findings that process variables tend to have higher ICCs than outcome variables. We demonstrate that ICCs generally tend to increase with higher prevalences (close to 0.5). These results can help researchers calculate the required sample size for future research studies in maternal and perinatal health.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découle