Rank-based estimators of global treatment effects for cluster randomized trials with multiple endpoints on different scales
Notice bibliographique
Résumé
Cluster randomized trials commonly employ multiple endpoints. When a single summary of treatment effects across endpoints is of primary interest, global methods represent a common analysis strategy. However, specification of the required joint distribution is non-trivial, particularly when the endpoints have different scales. We develop rank-based interval estimators for a global treatment effect referred to here as the "global win probability, or the mean of multiple Wilcoxon Mann-Whitney probabilities, and interpreted as the probability that a treatment individual responds better than a control individual on average. Using endpoint-specific ranks among the combined sample and within each arm, each individual-level observation is converted to a "win fraction" which quantifies the proportion of wins experienced over every observation in the comparison arm. An individual's multiple observations are then replaced with a single "global win fraction" by averaging win fractions across endpoints. A linear mixed model is applied directly to the global win fractions to obtain point, variance, and interval estimates adjusted for clustering. Simulation demonstrates our approach performs well concerning confidence interval coverage and type I error, and methods are easily implemented using standard software. A case study using public data is provided with corresponding R and SAS code.
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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 | 0,156 | 0,382 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».