Contamination: How much can an individually randomized trial tolerate?
Notice bibliographique
Résumé
Cluster randomization results in an increase in sample size compared to individual randomization, referred to as an efficiency loss. This efficiency loss is typically presented under an assumption of no contamination in the individually randomized trial. An alternative comparator is the sample size needed under individual randomization to detect the attenuated treatment effect due to contamination. A general framework is provided for determining the extent of contamination that can be tolerated in an individually randomized trial before a cluster randomized design yields a larger sample size. Results are presented for a variety of cluster trial designs including parallel arm, stepped-wedge and cluster crossover trials. Results reinforce what is expected: individually randomized trials can tolerate a surprisingly large amount of contamination before they become less efficient than cluster designs. We determine the point at which the contamination means an individual randomized design to detect an attenuated effect requires a larger sample size than cluster randomization under a nonattenuated effect. This critical rate is a simple function of the design effect for clustering and the design effect for multiple periods as well as design effects for stratification or repeated measures under individual randomization. These findings are important for pragmatic comparisons between a novel treatment and usual care as any bias due to contamination will only attenuate the true treatment effect. This is a bias that operates in a predictable direction. Yet, cluster randomized designs with post-randomization recruitment without blinding, are at high risk of bias due to the differential recruitment across treatment arms. This sort of bias operates in an unpredictable direction. Thus, with knowledge that cluster randomized trials are generally at a greater risk of biases that can operate in a nonpredictable direction, results presented here suggest that even in situations where there is a risk of contamination, individual randomization might still be the design of choice.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».