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J-GLOBAL ID:201902266296256959   整理番号:19A2101139

手術を含む無作為化試験の設計と分析による学習とクラスタ化効果の管理を改善した資金【JST・京大機械翻訳】

Funders improved the management of learning and clustering effects through design and analysis of randomized trials involving surgery
著者 (7件):
資料名:
巻: 113  ページ: 28-35  発行年: 2019年 
JST資料番号: T0031A  ISSN: 0895-4356  CODEN: JOCDAE  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本研究の目的は,無作為化外科試験を開発する際に,センターと外科医を治療することにより,学習とクラスタリング効果の存在を計画するための現在の実践に対する洞察を提供することであった。中心または外科医によるクラスタリング効果のような外科的介入を提供することに関連する複雑さ,および外科的学習は,試行設計で考慮されなければならない。より広い文献の中で,主要な試行刊行物はこれらの考察を報告する。4年間にわたり,主要な英国の資金調達体からの資金利用を検索した。データは,学習とクラスタ化の効果と運転者,転倒,あるいは適用者に対する考慮に関して抽出された。50の試験が適格であった。あらかじめ定義された中心と外科医の歯を確立することを通して学習を管理することは一般的であった。1つの計画された中心内学習の探索的解析と2つの外科医内の学習。サイトと外科医によるクラスタ化は,それぞれ81%と60%のランダム化を層別化することによってしばしば管理され,その後,分析を調整するために計画された。報酬に対する応答の1/3は,学習および/またはクラスタ化を説明するために,転倒した変化を含んでいた。本レビューは,研究者が試行開発の間,中心と外科医によって学習とクラスタ化の影響を考慮することを示した。さらに,fは,考察の潜在的ドライバーとして同定される。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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