Power calculations for cluster randomized trials (CRTs) with right-truncated Poisson-distributed outcomes: a motivating example from a malaria vector control trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cluster randomized trials (CRTs) are increasingly used to study the efficacy of interventions targeted at the population level. Formulae exist to calculate sample sizes for CRTs, but they assume that the domain of the outcomes being considered covers the full range of values of the considered distribution. This assumption is frequently incorrect in epidemiological trials in which counts of infection episodes are right-truncated due to practical constraints on the number of times a person can be tested. METHODS: Motivated by a malaria vector control trial with right-truncated Poisson-distributed outcomes, we investigated the effect of right-truncation on power using Monte Carlo simulations. RESULTS: The results demonstrate that the adverse impact of right-truncation is directly proportional to the magnitude of the event rate, λ, with calculations of power being overestimated in instances where right-truncation was not accounted for. The severity of the adverse impact of right-truncation on power was more pronounced when the number of clusters was ≤30 but decreased the further the right-truncation point was from zero. CONCLUSIONS: Potential right-truncation should always be accounted for in the calculation of sample size requirements at the study design stage.
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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 | 0,016 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découle