The merits of breaking the matches: a cautionary tale
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
Matched-pair cluster randomization trials are frequently adopted as the design of choice for evaluating an intervention offered at the community level. However, previous research has demonstrated that a strategy of breaking the matches and performing an unmatched analysis may be more efficient than performing a matched analysis on the resulting data, particularly when the total number of communities is small and the matching is judged as relatively ineffective. The research concerning this question has naturally focused on testing the effect of intervention. However, a secondary objective of many community intervention trials is to investigate the effect of individual-level risk factors on one or more outcome variables. Focusing on the case of a continuous outcome variable, we show that the practice of performing an unmatched analysis on data arising from a matched-pair design can lead to bias in the estimated regression coefficient, and a corresponding test of significance which is overly liberal. However, for large-scale community intervention trials, which typically recruit a relatively small number of large clusters, such an analysis will generally be both valid and efficient. We also consider other approaches to testing the effect of an individual-level risk factor in a matched-pair cluster randomization design, including a generalized linear model approach that preserves the matching, a two-stage cluster-level analysis, and an approach based on generalized estimating equations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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