Abstract WMP20: Intracluster Correlation Coefficients and Reliability of Randomised Multicentre Stroke Trials within VISTA
Notice bibliographique
Résumé
Background/Purpose: Reliable estimates of intracluster correlation coefficients (ICCs) for specific outcome measures are crucial for sample size calculations of future cluster randomised trials. ICCs indicate the proportion of data variability that is explained by defined levels of clustering. Methods: ICCs were estimated from linear and generalised linear mixed models using maximum likelihood estimation for common measures used in stroke research, including modified Rankin Skale (mRs), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and Barthel Index (BI). Results: Data were available for 11841 patients with ischaemic stroke from 11 randomised trials. After adjusting for age, thrombolysis, and baseline NIHSS, the median ICC for follow-up data, using centre as the level of clustering, ranged from 0.007 to 0.041. The ICCs for follow-up data using trial, continent or year of enrolment as level of clustering were distinctly lower. Less than 1% of the variability of mRS, NIHSS, and BI was explained by any of these three cluster levels. Conclusion: These estimates of relevant ICCs should assist trial planning. For example the sample size for a cluster trial with 150 patients per centre using ordinal analysis of mRS should be inflated by 2.0 due to the ICC of 0.007; whereas the ICC of 0.031 using mRS dichotomised above mRS 0-1, requires inflation by 5.6. The low contribution of trials, year or continent of enrolment to overall variation in outcome offers reassurance that analyses using pooled data from multiple trials in VISTA are unlikely to suffer from bias from these sources. Table: Adjusted ICCs with various levels of clustering for outcome at 90 days.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,318 | 0,712 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».