Quantitative Analysis of Factors of Attrition in a Double-blind rTMS Study for Alzheimer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Attrition is a particular concern in studies examining the efficacy of a treatment for Alzheimer disease. Analyzing reasons for withdrawal in Alzheimer studies is crucial to ruling out attrition bias, which can undermine a study's validity. In contrast, attrition in studies using repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) has received much less attention. Our goal was to identify any commonalities between participants who withdrew for the same reasons. Three independent coders rated each response concerning the reasons for withdrawal, and frequency tables were generated to characterize the participants within each category. This study was conducted on the 28 withdrawn cases from a 7-month study investigating the short-term and long-term therapeutic effects of rTMS for Alzheimer disease among 156 participants across 3 sites of the study. Seven reasons for withdrawal were identified, with health and medical changes being the most commonly reported reason (7 participants). Personal issues involving family or caregivers were the next most common (5 participants), and the remaining 5 categories consisted of 3 participants each. Although the limited sample size prevented the use of inferential statistics, our findings highlight the need for more transparent reporting of attrition rates and withdrawal reasons by rTMS researchers.
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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 | 0,320 | 0,412 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».