Evaluation of Community‐Intervention Trials via Generalized Linear Mixed Models
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
In community-intervention trials, communities, rather than individuals, are randomized to experimental arms. Generalized linear mixed models offer a flexible parametric framework for the evaluation of community-intervention trials, incorporating both systematic and random variations at the community and individual levels. We propose here a simple two-stage inference method for generalized linear mixed models, specifically tailored to the analysis of community-intervention trials. In the first stage, community-specific random effects are estimated from individual-level data, adjusting for the effects of individual-level covariates. This reduces the model approximately to a linear mixed model with the unit of analysis being community. Because the number of communities is typically small in community-intervention studies, we apply the small-sample inference method of Kenward and Roger (1997, Biometrics53, 983-997) to the linear mixed model of second stage. We show by simulation that, under typical settings of community-intervention studies, the proposed approach improves the inference on the intervention-effect parameter uniformly over both the linearized mixed-effect approach and the adaptive Gaussian quadrature approach for generalized linear mixed models. This work is motivated by a series of large randomized trials that test community interventions for promoting cancer preventive lifestyles and behaviors.
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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 | 0,021 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle