Cumulative Equivalence: Controlling for Inter-Individual Differences at Baseline Characteristic Testing of RCTs
Notice bibliographique
Résumé
Randomized control trials (RCTs) are regarded as the gold standard for intervention research. The randomization process is intended to establish comparability between groups, so that the study outcomes can be attributable to the intervention, rather than group differences. The purpose of this paper is to emphasize the inherent risks of conducting multiple tests in the establishment of equivalency at baseline while omitting the cumulative effect of small group differences in RCTs. Randomization does not thoroughly prevent differences in group averages at the specific characteristic level. Any baseline differences that benefit the intervention group when accumulated over multiple categories of demographic characteristics described herein as cumulative inequivalence can significantly impact the internal validity of RCTs. This paper describes a procedure for assessing for cumulative inequivalence, as well as procedures such as re-randomization prior to intervention to establish comparability and thus promote cumulative equivalence of RCTs.
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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 | 0,370 | 0,807 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».