Sample size and power calculation for testing treatment effect heterogeneity in cluster randomized crossover designs
Notice bibliographique
Résumé
The cluster randomized crossover design has been proposed to improve efficiency over the traditional parallel-arm cluster randomized design. While statistical methods have been developed for designing cluster randomized crossover trials, they have exclusively focused on testing the overall average treatment effect, with little attention to differential treatment effects across subpopulations. Recently, interest has grown in understanding whether treatment effects may vary across pre-specified patient subpopulations, such as those defined by demographic or clinical characteristics. In this article, we consider the two-treatment two-period cluster randomized crossover design under either a cross-sectional or closed-cohort sampling scheme, where it is of interest to detect the heterogeneity of treatment effect via an interaction test. Assuming a patterned correlation structure for both the covariate and the outcome, we derive new sample size formulas for testing the heterogeneity of treatment effect with continuous outcomes based on linear mixed models. Our formulas also address unequal cluster sizes and therefore allow us to analytically assess the impact of unequal cluster sizes on the power of the interaction test in cluster randomized crossover designs. We conduct simulations to confirm the accuracy of the proposed methods, and illustrate their application in two real cluster randomized crossover trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,119 | 0,950 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».