How to design efficient cluster randomised trials
Notice bibliographique
Résumé
Cluster randomised trials have diminishing returns in power and precision as cluster size increases. Making the cluster a lot larger while keeping the number of clusters fixed might yield only a very small increase in power and precision, owing to the intracluster correlation. Identifying the point at which observations start making a negligible contribution to the power or precision of the study—which we call the point of diminishing returns—is important for designing efficient trials. Current methods for identifying this point are potentially useful as rules of thumb but don’t generally work well. We introduce several practical aids to help researchers design cluster randomised trials in which all observations make a material contribution to the study. Power curves enable identification of the point at which observations begin to make a negligible contribution to a study for a given target difference. Under this paradigm, the number needed per arm under individual randomisation gives an upper bound on the cluster size, which should not be exceeded. Corresponding precision curves can be useful for accommodating flexibility in the choice of target difference and show the point at which confidence intervals around the estimated effect size no longer decrease. To design efficient trials, the number of clusters and cluster size should be determined concurrently, not independently. Funders and researchers should be aware of diminishing returns in cluster trials. Researchers should routinely plot power or precision curves when performing sample size calculations so that the implications of cluster sizes can be transparent. Even when data appear to be “free,” in the sense that few resources are needed to obtain the data, excessive cluster sizes can have important ramifications
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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 | 0,322 | 0,694 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,016 |
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 ».