Incorporating partial adherence into the principal stratification analysis framework
Notice bibliographique
Résumé
Participants in pragmatic clinical trials often partially adhere to treatment. However, to simplify the analysis, most studies dichotomize adherence (supposing that subjects received either full or no treatment), which can introduce biases in the results. For example, the popular approach of principal stratification is based on the concept that the population can be separated into strata based on how they will react to treatment assignment, but this framework does not include strata in which a partially adhering participant would belong. We expanded the principal stratification framework to allow partial adherers to have their own principal stratum and treatment level. The expanded approach is feasible in pragmatic settings. We have designed a Monte Carlo posterior sampling method to obtain the relevant parameter estimates. Simulations were completed under a range of settings where participants partially adhered to treatment, including a hypothetical setting from a published simulation trial on the topic of partial adherence. The inference method is additionally applied to data from a real randomized clinical trial that features partial adherence. Comparison of the simulation results indicated that our method is superior in most cases to the biased estimators obtained through standard principal stratification. Simulation results further suggest that our proposed method may lead to increased accuracy of inference in settings where study participants only partially adhere to assigned treatment.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».