Analysis and reporting of stratified cluster randomized trials—a systematic survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to correctly assess the effect of intervention from stratified cluster randomized trials (CRTs), it is necessary to adjust for both clustering and stratification, as failure to do so leads to misleading conclusions about the intervention effect. We have conducted a systematic survey to examine the current practices about analysis and reporting of stratified CRTs. METHOD: We used the search terms to identify the stratified CRTs from MEDLINE since the inception to July 2019. In phase 1, we screened the title and abstract for English-only studies and selected, including the main results paper of the identified protocols, for the next phase. In phase 2, we screened the full text and selected studies for data abstraction. The data abstraction form was piloted and developed using the REDCap. We abstracted data on multiple design and methodological aspects of the study including whether the primary method adjusted for both clustering and stratification, reporting of sample size, randomization, and results. RESULTS: We screened 2686 studies in the phase 1 and selected 286 studies for phase 2-among them 185 studies were selected for data abstraction. Most of the selected studies were two-arm 140/185 (76%) and parallel-group 165/185 (89%) trials. Among these 185 studies, 27 (15%) of them did not provide any sample size or power calculation, while 105 (57%) studies did not mention any method used for randomization within each stratum. Further, 43 (23%) and 150 (81%) of 185 studies did not provide the definition of all the strata, while more than 60% of the studies did not include all the stratification variable(s) in the flow chart or baseline characteristics table. More than half 114/185 (62%) of the studies did not adjust the primary method for both clustering and stratification. CONCLUSION: Stratification helps to achieve the balance among intervention groups. However, to correctly assess the intervention effect from stratified CRTs, it is important to adjust the primary analysis for both stratification and clustering. There are significant deficiencies in the reporting of methodological aspects of stratified CRTs, which require substantial improvements in several areas including definition of strata, inclusion of stratification variable(s) in the flow chart or baseline characteristics table, and reporting the stratum-specific number of clusters and individuals in the intervention groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,964 | 0,980 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,319 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».