暴力を減らすためのプログラムの無作為化試験における結果符号化選択【JST・京大機械翻訳】

Boyer Christopher; Chatterji Sangeeta; Cooper Jasper; Heise Lori

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220082021005 整理番号：22P0338594

暴力を減らすためのプログラムの無作為化試験における結果符号化選択【JST・京大機械翻訳】

Outcome coding choice in randomized trials of programs to reduce violence

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発行年： 2022年04月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

過去10年間,親密なパートナー暴力(IPV)を減らすプログラムの無作為化試験の数は,早急に成長している。しかし,ほとんどの試験は,地球規模の有病率調査のために最初に設計された標準を用いて,暴力を測定し,コードする。この選択は,試験推定のバイアス,電力,および効率に関して結果を持ち,プログラムがどのように働くかについて学ぶことができるかもしれない。本論文では,暴力低減のための生成モデルを開発するために,第一原理に戻した。次に,このモデルを用いて,シミュレーションによる結果符号化選択におけるトレードオフをよりよく理解した。南アフリカと東アフリカの7つの最近の試行から結果を再解析し,いくつかの知見を強調した。著者らは,試験者のための主要な手段の議論で結論を下した。【JST・京大機械翻訳】

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公衆衛生 , 社会医学一般

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