Road to Hierarchical Diabetes Management at Primary Care (ROADMAP) Study in China: Protocol for the Statistical Analysis of a Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background As the management of type 2 diabetes remains suboptimal in primary care, the Road to Hierarchical Diabetes Management at Primary Care (ROADMAP) study was designed and conducted in diverse primary care settings to test the effectiveness of a three-tiered diabetes management model of care in China. Objective This paper aims to predetermine the detailed analytical methods for the ROADMAP study before the database lock to reduce potential bias and facilitate transparent analyses. Methods The ROADMAP study adopts a community-based, cluster randomized controlled trial design that compares the effectiveness of a tiered diabetes management model on diabetes control with usual care among patients with diabetes over a 1-year study period. The primary outcome is the control rate of glycated hemoglobin (HbA1c) <7% at 1 year. Secondary outcomes include the control rates of ABC (HbA1c, blood pressure, and low-density lipoprotein cholesterol [LDL-C], individual and combined) and fasting blood glucose, and the change in each outcome. The primary analysis will be the log-binomial regression with generalized estimating equation (GEE), which accounts for the clustering within communities, for binary outcomes and linear regression with GEE for continuous outcomes. For both, the baseline value of the analyzed outcome will be the covariate. The other covariate further adjusted models and the repetitive models after multiple imputation (when more than 10% of observations in HbA1c after 1 year are missing) will be used for sensitivity analysis. Five prespecified subgroup analyses have also been planned to explore the heterogeneity of the intervention effects by adding the subgroup variable and its interaction with the intervention to the primary model. Results This plan has been finalized, approved, and signed off by the principle investigator, co-principle investigator, and lead statisticians as of November 22, 2019, and made public on the institutional website without any knowledge of intervention allocation. Templates for the main figure and tables are presented. Conclusions This statistical analysis protocol was developed for the main results of the ROADMAP study by authors blinded to group allocation and with no access to study data, which will guarantee the transparency and reduce potential bias during statistical analysis. Trial Registration Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR-IOC-17011325; https://tinyurl.com/ybpr9xrq International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/18333
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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 | 0,057 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».