Abstract 197: Multilevel Analysis Of Clinical Trial Data: Is It Necessary?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Major clinical trials involve any number of sites in order to enroll enough patients to adequately power the study. In addition, sites enrolling patients in a trial may belong to different health systems (e.g., countries). Differences among patients and practices of these systems/sites potentially introduces a component of variation that may affect the results of the statistical analysis of the data, and thus the conclusions of the study. In this study, we examined the impact of the multilevel nature of the COURAGE Trial on the analysis of patients’ quality of life data. Methods: The aim of the COURAGE Trial was to determine whether the addition of PCI to optimal medical therapy, when used as an initial management strategy, reduces the risk of death or nonfatal MI in patients with stable CAD, compared with optimal medical therapy alone. A total of 2,287 CAD patients were enrolled from 3 health care systems: Canadian (16), VA (15) and US non-VA (19) hospitals. A 3-level mixed effects model was used to analyze differences in change is Seattle Angina Questionnaire (SAQ) scores from baseline to 3 years follow-up. Health care system and hospital were treated as random effects, repeated measurements of patient SAQ scores was a fixed effect. Within-patient variability, as in any analysis, was considered a random effect. The intra-class correlation (ICC) coefficient was calculated as an index of the random effects on the analysis. Results: The results of the COURAGE quality of life study have been previously published. The multilevel analysis indicated that health care system and hospitals had little impact on the results. The ICC including health care system and hospital as random effects was 0.35 compared to 0.34 when not included in the analysis. Conclusions: In the COURAGE Trial, multiple health care systems and hospitals had virtually no effect on the statistical results. However, this may not necessarily be the case for all studies in which there is a multilevel component. Multilevel effects should always be assessed in these types of studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,043 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».