Handling misclassified stratification variables in the analysis of randomised trials with continuous outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Many trials use stratified randomisation, where participants are randomised within strata defined by one or more baseline covariates. While it is important to adjust for stratification variables in the analysis, the appropriate method of adjustment is unclear when stratification variables are affected by misclassification and hence some participants are randomised in the incorrect stratum. We conducted a simulation study to compare methods of adjusting for stratification variables affected by misclassification in the analysis of continuous outcomes when all or only some stratification errors are discovered, and when the treatment effect or treatment-by-covariate interaction effect is of interest. The data were analysed using linear regression with no adjustment, adjustment for the strata used to perform the randomisation (randomisation strata), adjustment for the strata if all errors are corrected (true strata), and adjustment for the strata after some errors are discovered and corrected (updated strata). The unadjusted model performed poorly in all settings. Adjusting for the true strata was optimal, while the relative performance of adjusting for the randomisation strata or the updated strata varied depending on the setting. As the true strata are unlikely to be known with certainty in practice, we recommend using the updated strata for adjustment and performing subgroup analyses, provided the discovery of errors is unlikely to depend on treatment group, as expected in blinded trials. Greater transparency is needed in the reporting of stratification errors and how they were addressed in the analysis.
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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 | 0,628 | 0,833 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».