サンプル選択が結果変数の初期値に基づく研究での介入効果および平均への回帰:体重管理研究で説明される方法の評価【JST・京大機械翻訳】

Beggs Lucy; Beggs Lucy; Beggs Lucy; Briscoe Rebecca; Briscoe Rebecca; Briscoe Rebecca; Griffiths Claire; Griffiths Claire; Ellison George T. H.; Ellison George T. H.; Gilthorpe Mark S.; Gilthorpe Mark S.; Gilthorpe Mark S.

文献

J-GLOBAL ID：202102212060569584 整理番号：21A0035853

サンプル選択が結果変数の初期値に基づく研究での介入効果および平均への回帰:体重管理研究で説明される方法の評価【JST・京大機械翻訳】

Intervention differential effects and regression to the mean in studies where sample selection is based on the initial value of the outcome variable: an evaluation of methods illustrated in weight-management studies

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=21A0035853&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=21A0035853&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=W5794A") }}

著者 (13件)： , , , , , , , , , , , ,
資料名：
巻： 4 号： 1 ページ： 172-188 発行年： 2020年
JST資料番号： W5794A ISSN： 2470-9360 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

背景:介入微分効果(IDEs)は,転帰における変化が結果の初期値に依存するところで生じる。IDEsを同定する方法はよく立証されているが,これらの方法がロバストである状況についての理解が不足している。調査されていない1つの文脈は,サンプル選択が評価された結果の初期値に基づく研究における介入微分効果の同定である。そのような設定において,IDEsを検出するための確立された方法は,これらを回帰から平均に区別するのに苦労すると仮定した。方法:初期ボディマスインデックスに従って動員する体重減少介入プログラムの模擬データセットを用いて,IDEsを検出するためのOldham法とマルチレベルモデリング(MLM)の信頼性を調べた。結果:IDEのないデータセットでは,Oldham法とMLMは>90%のI型誤差率を示し,閾値選択/短縮が平均への回帰によりバイアスをもたらすことを確認した。I型誤り率は,対照群を導入すると,両方法に対して5%近くに戻る。結論:Oldhamの方法とMLMは,この設定でIDEsをロバストに検出できるが,分析が比較のために対照群を組み込む場合のみである。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： ,

代謝異常・栄養性疾患の治療 , 代謝異常・栄養性疾患一般 , 食品の化学・栄養価

, , , , , , , ,

前のページに戻る