On the Role of Baseline Measurements for Crossover Designs under the Self and Mixed Carryover Effects Model
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
It is well known that optimal designs are strongly model dependent. In this article, we apply the Lagrange multiplier approach to the optimal design problem, using a recently proposed model for carryover effects. Generally, crossover designs are not recommended when carryover effects are present and when the primary goal is to obtain an unbiased estimate of the treatment effect. In some cases, baseline measurements are believed to improve design efficiency. This article examines the impact of baselines on optimal designs using two different assumptions about carryover effects during baseline periods and employing a nontraditional crossover design model. As anticipated, baseline observations improve design efficiency considerably for two-period designs, which use the data in the first period only to obtain unbiased estimates of treatment effects, while the improvement is rather modest for three- or four-period designs. Further, we find little additional benefits for measuring baselines at each treatment period as compared to measuring baselines only in the first period. Although our study of baselines did not change the results on optimal designs that are reported in the literature, the problem of strong model dependency problem is generally recognized. The advantage of using multiperiod designs is rather evident, as we found that extending two-period designs to three- or four-period designs significantly reduced variability in estimating the direct treatment effect contrast.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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