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Enregistrement W2036036016 · doi:10.1002/sim.1014

Selection effects in randomized trials with count data

2002· article· en· W2036036016 sur OpenAlexaff
Richard J. Cook, Wei Wei

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCount dataSelection (genetic algorithm)Selection biasSample size determinationStatisticsClinical trialEconometricsComputer sciencePopulationSample (material)MedicineMathematicsInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection criteria are specified in clinical trials to define the study population from which the sample will be obtained. It is common for one of these criteria to be based on historical or baseline measurements of the clinical sign or symptom that will serve as the response variable in the trial. The effect of such selection criteria has been studied extensively for normally distributed responses, but less is known about the situation in which the response is a count or a possibly recurrent event. In this paper we examine the bias and relative efficiency of some common methods of analysis for count data in the presence of selection criteria. The investigation is carried out using asymptotic theory pertaining to misspecified models and by simulation. Applications involving data from an epilepsy trial and a study of transient myocardial ischaemia illustrate the effect of ignoring the selection mechanism.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,475
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,757
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4750,757
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,625
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,027 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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