Group sequential methods for cluster randomization trials with binary outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cluster randomization trials in which intact social units are randomly assigned to different intervention groups have become very popular in recent years, particularly for the evaluation of innovations in the delivery of health care. An extensive literature dealing with the associated methodological challenges has also appeared. Although the monitoring of such trials using formal stopping rules is clearly indicated when the outcomes are irreversible and individual-level data are available sequentially, simple and reliable statistical methods that may be used for this purpose are currently not available. PURPOSE: To investigate the validity of standard group sequential methods when applied to cluster randomization trials having binary outcomes. METHODS: The large sample distributions for each of five test statistics computed from sequentially accumulated data are derived. A simulation study is performed to evaluate the finite sample properties of these statistics when applied to the interim analysis of cluster randomization trials. Data from the World Health Organization antenatal care trial are used to illustrate the methods. RESULTS: Each of the joint distributions is shown to be characterized by a covariance structure that asymptotically satisfies an independent increments structure, a foundation that simplifies group sequential methods. The simulation study reveals that four of the five test statistics evaluated provide satisfactory performance with as few as 10 clusters allocated to each of two interventions. LIMITATIONS: The applicability of our results to effect estimation following a group sequential cluster randomization trial is not investigated, although a theoretical foundation which may be used for this purpose is presented. CONCLUSIONS: Standard group sequential methods can be applied to cluster randomization trials when interim analyses are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | high |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,123 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».