<p>Methods, Applications and Challenges in the Analysis of Interrupted Time Series Data: A Scoping Review</p>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Interrupted time series (ITS) designs are robust quasi-experimental designs commonly used to evaluate the impact of interventions and programs implemented in healthcare settings. This scoping review aims to 1) identify and summarize existing methods used in the analysis of ITS studies conducted in health research, 2) elucidate their strengths and limitations, 3) describe their applications in health research and 4) identify any methodological gaps and challenges. DESIGN: Scoping review. DATA SOURCES: Searches were conducted in MEDLINE, JSTOR, PUBMED, EMBASE, CINAHL, Web of Science and the Cochrane Library from inception until September 2017. STUDY SELECTION: Studies in health research involving ITS methods or reporting on the application of ITS designs. DATA EXTRACTION: Screening of studies was completed independently and in duplicate by two reviewers. One reviewer extracted the data from relevant studies in consultations with a second reviewer. Results of the review were presented with respect to methodological and application areas, and data were summarized using descriptive statistics. RESULTS: A total of 1389 articles were included, of which 98.27% (N=1365) were application papers. Segmented linear regression was the most commonly used method (26%, N=360). A small percentage (1.73%, N=24) were methods papers, of which 11 described either the development of novel methods or improvement of existing methods, 7 adapted methods from other areas of statistics, while 6 provided comparative assessment of conventional ITS methods. CONCLUSION: A significantly increasing trend in ITS use over time is observed, where its application in health research almost tripled within the last decade. Several statistical methods are available for analyzing ITS data. Researchers should consider the types of data and validate the required assumptions for the various methods. There is a significant methodological gap in ITS analysis involving aggregated data, where analyses involving such data did not account for heterogeneity across patients and hospital settings.
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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 | 0,315 | 0,607 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».