Guidelines for the content of statistical analysis plans in clinical trials: protocol for an extension to cluster randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidance exists to inform the content of statistical analysis plans in clinical trials. Though not explicitly stated, this guidance is generally focused on clinical trials in which the randomization units are individual patients and not groups of patients. There are critical considerations for the analysis of cluster randomized trials, such as accounting for clustering, the risk of imbalances between the arms due to post-randomization recruitment, and the need to use small sample corrections when the number of clusters is small. METHODS: This paper outlines the protocol for the development of a set of reporting guidelines for the content of statistical analysis plans for cluster randomized trials (including variations such as the stepped wedge cluster randomized trial and other cluster cross-over designs) by extending the minimum reporting analysis requirements as previously defined for individually randomized trials to cluster randomized trials. The guideline will be developed using a consensus-based approach, modifying existing reporting items from the guideline for individually randomized trials and extending to include new items. DISCUSSION: The guideline will be developed so it can be used independently of the guideline for individually randomized designs. The consensus guidelines will be published in an open-access journal, including key guidance as well as exploration and elaboration.
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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 | 0,950 | 0,981 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,041 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».