Minimum important difference is minimally important in sample size calculations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Performing a sample size calculation for a randomized controlled trial requires specifying an assumed benefit (that is, the mean improvement in outcomes due to the intervention) and a target power. There is a widespread belief that judgments about the minimum important difference should be used when setting the assumed benefit and thus the sample size. This belief is misguided - when the purpose of the trial is to test the null hypothesis of no treatment benefit, the only role that the minimum important difference should be given is in determining whether the sample size should be zero, that is, whether the trial should be conducted at all.The true power of the trial depends on the true benefit, so the calculated sample size will result in a true power close to the target power used in the calculation only if the assumed benefit is close to the true benefit. Hence, the assumed benefit should be set to a value that is considered a realistic estimate of the true benefit. If a trial designed using a realistic value for the assumed benefit is unlikely to demonstrate that a meaningful benefit exists, the trial should not be conducted. Any attempt to reconcile discrepancies between the realistic estimate of benefit and the minimum important difference when setting the assumed benefit merely conflates a valid sample size calculation with one based on faulty inputs and leads to a true power that fails to match the target power.When calculating sample size, trial designers should focus efforts on determining reasonable estimates of the true benefit, not on what magnitude of benefit is judged important.
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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 | 0,024 | 0,772 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle