Intracluster correlation coefficients in osteoarthritis cluster randomized trials: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The design, analysis, and interpretation of cluster randomized clinical trials (RCTs) require accounting for potential correlation of observations on individuals within the same cluster. Reporting of observed intracluster correlation coefficients (ICCs) in cluster RCTs, as recommended by Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT), facilitates sample size calculation of future cluster RCTs and understanding of the trial statistical power. Our objective was to summarize observed ICCs in osteoarthritis (OA) cluster RCTs. DESIGN: Systematic review of knee/hip OA cluster RCTs. We searched Cochrane Central Register of Controlled Trials for trials published from 2012, when CONSORT cluster RCTs extension was published, to September 2022. We calculated the proportion of cluster RCTs that reported observed ICCs. Of those that did, we extracted observed ICCs. PROSPERO: CRD42022365660. RESULTS: We screened 1121 references and included 20 cluster RCTs. Only 5 trials (25%) reported the observed ICC for at least one outcome variable. ICC values for pain outcomes were: 0, 0.01, 0.18; for physical function outcomes were: 0, 0.06, 0.13 (knee)/0.27 (hip); Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) total: 0.02, 0.02; symptoms of anxiety/depression: 0.22; disability: 0; and global change: 0. One out of four (25%) trials reported an ICC that was larger than the ICC used for sample size calculation and thus was underpowered. CONCLUSIONS: Despite CONSORT statement recommendations for reporting cluster RCTs, few OA trials reported the observed ICC. Given the importance of the ICC to interpretation of trial results and future trial design, this reporting gap warrants attention.
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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 | 0,211 | 0,575 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».