Allocation techniques for balance at baseline in cluster randomized trials: a methodological review
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
Reviews have repeatedly noted important methodological issues in the conduct and reporting of cluster randomized controlled trials (C-RCTs). These reviews usually focus on whether the intracluster correlation was explicitly considered in the design and analysis of the C-RCT. However, another important aspect requiring special attention in C-RCTs is the risk for imbalance of covariates at baseline. Imbalance of important covariates at baseline decreases statistical power and precision of the results. Imbalance also reduces face validity and credibility of the trial results. The risk of imbalance is elevated in C-RCTs compared to trials randomizing individuals because of the difficulties in recruiting clusters and the nested nature of correlated patient-level data. A variety of restricted randomization methods have been proposed as way to minimize risk of imbalance. However, there is little guidance regarding how to best restrict randomization for any given C-RCT. The advantages and limitations of different allocation techniques, including stratification, matching, minimization, and covariate-constrained randomization are reviewed as they pertain to C-RCTs to provide investigators with guidance for choosing the best allocation technique for their trial.
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 | 0,733 | 0,979 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,055 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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