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Enregistrement W4289835474 · doi:10.21203/rs.3.rs-1909300/v1

Accounting for complex intracluster correlations in longitudinal cluster randomized trials: a case study in malaria vector control

2022· preprint· en· W4289835474 sur OpenAlexafffund
Yongdong Ouyang, Manisha A. Kulkarni, Natacha Protopopoff, Fan Li, Monica Taljaard

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDepartment of Health and Social CareCanadian Institutes of Health ResearchPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésStatisticsCorrelationCluster randomised controlled trialEstimatorCluster (spacecraft)Generalized least squaresRandomized controlled trialVariance inflation factorLongitudinal studyEconometricsMathematicsMedicineComputer scienceRegression analysisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The effectiveness of malaria vector control interventions is commonly evaluated using parallel-arm cluster randomized trials with outcomes assessed using repeated cross-sectional surveys. A key requirement in designing and analyzing cluster randomized trials is to account for the intra-cluster correlation coefficient (ICC). In addition to exchangeable correlation (which assumes a constant ICC over time), correlation structures proposed for longitudinal cluster trials are block exchangeable (which allows a different within- and between-period ICC) and exponential decay (which allows the between-period ICC to decay at an exponential rate). More flexible correlation structures that do not require a decay are available in statistical software packages and, although not formally proposed for longitudinal cluster trials, may offer some advantages. Our objectives were to empirically explore the impact of these correlation structures on treatment effect inferences, identify gaps in the methodological literature, and make practical recommendations for investigators designing and analyzing such trials.Methods: We obtained data from a longitudinal parallel-arm cluster randomized trial conducted in Tanzania to compare four different types of insecticide-treated bed-nets. Malaria prevalence was assessed in repeated cross-sectional surveys of 45 households in each of 84 villages at baseline, 12 months, 18 months and 24 months post-randomization (19,083 children in total). We re-analyzed the data using mixed-effects logistic regression according to a prespecified analysis plan but under five different correlation structures as well as a robust variance estimator under exchangeable correlation and compared the estimated correlations and treatment effects.Results: The estimated correlation structures varied substantially across different models. The unstructured model was the best-fitting model based on information criteria. Although point estimates and confidence intervals for the treatment effect were similar, allowing for more flexible correlation structures led to different conclusions based on statistical significance. Use of robust variance estimators generally led to wider confidence intervals.Conclusion: More flexible correlation structures should not be ruled out in longitudinal cluster randomized trials. This may be particularly important in malaria trials where outcomes may fluctuate over time. In the absence of robust methods for selecting the best-fitting correlation structure, researchers should examine sensitivity of results to different assumptions about the ICC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,601
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,711
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6010,711
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,012
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,278 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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