Estimates of intra-cluster correlation coefficients from 2018 USA Medicare data to inform the design of cluster randomized trials in Alzheimer’s and related dementias
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
BACKGROUND: Cluster randomized trials (CRTs) are increasingly important for evaluating interventions embedded in health care systems. An essential parameter in sample size calculation to detect both overall and heterogeneous treatment effects for CRTs is the intra-cluster correlation coefficient (ICC) of both outcome and covariates of interest. However, obtaining advance estimates for the ICC can be challenging. When trial outcomes will be obtained from routinely collected data sources, there is an opportunity to obtain reliable ICC estimates in advance of the trial. Using USA national Medicare data, we estimated ICCs for a range of outcomes to inform the design of CRTs for people living with Alzheimer's and related dementias (ADRD). METHOD: Data from 2018 Medicare Fee-for-Service beneficiaries, specifically, 1,898,812 individuals (≥ 65 years) with diagnosis of ADRD within 3436 hospital service areas (treated as clusters) and 306 hospital referral regions (treated as fixed strata), were used to calculate unadjusted and adjusted ICC estimates for three outcomes: death, any hospitalizations, and any emergency department (ED) visits and three covariates: age, race and sex. We present both overall and stratum-specific ICC estimates. We illustrate their use in sample size calculations for overall treatment effects as well as detecting treatment effect heterogeneity. RESULTS: The unadjusted overall ICCs for death, hospitalizations, and ED visits were 0.001, 0.010, and 0.017 respectively. Stratum-specific ICCs varied widely across the 306 HRRs: median 0.001, 0.010 and 0.025 for death, hospitalizations, and ED visits respectively and 0.007, 0.001, and 0.080 for age, sex and race. An interactive R Shiny app is provided that allows users to retrieve estimates overlayed on a map of the USA. CONCLUSIONS: We presented both adjusted and unadjusted ICCs for outcomes as well as unadjusted ICCs for covariates of potential interest from population-level data in the USA and demonstrated how the estimates may be used in sample size calculations for CRTs in ADRD.
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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 | 0,047 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle