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Enregistrement W3021448502 · doi:10.1093/ije/dyaa077

Reflection on modern methods: when is a stepped-wedge cluster randomized trial a good study design choice?

2020· article· en· W3021448502 sur OpenAlexaff
Karla Hemming, Monica Taljaard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCollaboration for Leadership in Applied Health Research and Care - Greater ManchesterNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésRandomized controlled trialCluster (spacecraft)Cluster randomised controlled trialComputer scienceCRTSActuarial scienceStatisticsMedicineBusinessMathematicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stepped-wedge cluster randomized trial (SW-CRT) involves the sequential transition of clusters (such as hospitals, public health units or communities) from control to intervention conditions in a randomized order. The use of the SW-CRT is growing rapidly. Yet the SW-CRT is at greater risks of bias compared with the conventional parallel cluster randomized trial (parallel-CRT). For this reason, the CONSORT extension for SW-CRTs requires that investigators provide a clear justification for the choice of study design. In this paper, we argue that all other things being equal, the SW-CRT is at greater risk of bias due to misspecification of the secular trends at the analysis stage. This is particularly problematic for studies randomizing a small number of heterogeneous clusters. We outline the potential conditions under which an SW-CRT might be an appropriate choice. Potentially appropriate and often overlapping justifications for conducting an SW-CRT include: (i) the SW-CRT provides a means to conduct a randomized evaluation which otherwise would not be possible; (ii) the SW-CRT facilitates cluster recruitment as it enhances the acceptability of a randomized evaluation either to cluster gatekeepers or other stakeholders; (iii) the SW-CRT is the only feasible design due to pragmatic and logistical constraints (for example the roll-out of a scare resource); and (iv) the SW-CRT has increased statistical power over other study designs (which will include situations with a limited number of clusters). As the number of arguments in favour of an SW-CRT increases, the likelihood that the benefits of using the SW-CRT, as opposed to a parallel-CRT, outweigh its risks also increases. We argue that the mere popularity and novelty of the SW-CRT should not be a factor in its adoption. In situations when a conventional parallel-CRT is feasible, it is likely to be the preferred design.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,664
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,826
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6640,826
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,007
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,052
Communication savante0,0190,024
Science ouverte0,0120,011
Intégrité de la recherche0,0320,065
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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.

Tête enseignante Opus0,392
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations157
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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