Statistical Analysis Plan for the Secondary Prevention by Structured Semi-Interactive Stroke Prevention Package in INDIA (SPRINT INDIA): A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recurrent stroke is one of the major causes of death in stroke patients. Introducing stroke prevention education package to improve the lifestyle behavioral factors could reduce the vascular events. The Secondary Prevention by Structured Semi-Interactive Stroke Prevention Package (SPRINT) study in India aims to assess the role of a stroke prevention education package to reduce recurrent strokes, myocardial infarction, and death in patients with stroke. The objective is to formulate the detailed statistical analysis plan for the SPRINT India prior to trial unblinding. Methods: The plan was developed by trial statisticians with the help of principal investigator and management team of the SPRINT study. The chosen primary and secondary outcome measures and knowledge of critical baseline data were used to construct the statistical analysis plan. All collected data will be thoroughly reviewed. Patient baseline characteristics will be summarized with relevant descriptive statistics. The findings are planned and explained for the most appropriate statistical comparison between the groups. Results: The final statistical analysis plan corresponds to established criteria and will allow for transparent and efficient reporting. Conclusions: The SPRINT trial statistical analysis plan is developed in order to avoid analysis bias arising from prior knowledge of findings and to explicitly summarize prespecified analyses.
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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 | 0,109 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,008 |
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 ».