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Enregistrement W3037957272 · doi:10.1186/s12874-020-01036-5

Explaining the variation in the attained power of a stepped-wedge trial with unequal cluster sizes

2020· article· en· W3037957272 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesServierBayer CanadaVancouver Coastal Health Research InstituteBiogenMichael Smith Health Research BCCompute CanadaWestern Canada Research GridHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésStatisticsIntraclass correlationMathematicsLinear regressionCluster (spacecraft)Power (physics)CorrelationStatistical powerCoefficient of variationEconometricsComputer sciencePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In a cross-sectional stepped-wedge trial with unequal cluster sizes, attained power in the trial depends on the realized allocation of the clusters. This attained power may differ from the expected power calculated using standard formulae by averaging the attained powers over all allocations the randomization algorithm can generate. We investigated the effect of design factors and allocation characteristics on attained power and developed models to predict attained power based on allocation characteristics. METHOD: Based on data simulated and analyzed using linear mixed-effects models, we evaluated the distribution of attained powers under different scenarios with varying intraclass correlation coefficient (ICC) of the responses, coefficient of variation (CV) of the cluster sizes, number of cluster-size groups, distributions of group sizes, and number of clusters. We explored the relationship between attained power and two allocation characteristics: the individual-level correlation between treatment status and time period, and the absolute treatment group imbalance. When computational time was excessive due to a scenario having a large number of possible allocations, we developed regression models to predict attained power using the treatment-vs-time period correlation and absolute treatment group imbalance as predictors. RESULTS: The risk of attained power falling more than 5% below the expected or nominal power decreased as the ICC or number of clusters increased and as the CV decreased. Attained power was strongly affected by the treatment-vs-time period correlation. The absolute treatment group imbalance had much less impact on attained power. The attained power for any allocation was predicted accurately using a logistic regression model with the treatment-vs-time period correlation and the absolute treatment group imbalance as predictors. CONCLUSION: In a stepped-wedge trial with unequal cluster sizes, the risk that randomization yields an allocation with inadequate attained power depends on the ICC, the CV of the cluster sizes, and number of clusters. To reduce the computational burden of simulating attained power for allocations, the attained power can be predicted via regression modeling. Trial designers can reduce the risk of low attained power by restricting the randomization algorithm to avoid allocations with large treatment-vs-time period correlations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,184
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,915
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1840,915
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,920
Tête enseignante GPT0,692
Écart entre enseignants0,228 · 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