文献

J-GLOBAL ID：202202276125277492   整理番号：22A0927030

クラスタ無作為化試験における中心平均結果をモデル化するための単一ステップ法と比較した記号二段階法【JST・京大機械翻訳】

Symbolic two-step method compared with single-step methods to model the center-mean outcome in cluster randomized trials

著者 (3件)： Zahrieh David (Department of Quantitative Health Sciences, Mayo Clinic, Rochester, MN 55905, USA) ,  Kandler Blaize W. (Department of Biostatistics, University of Iowa, Iowa City, IA 52242, USA) ,  Le-Rademacher Jennifer (Department of Quantitative Health Sciences, Mayo Clinic, Rochester, MN 55905, USA)
資料名： Contemporary Clinical Trials  (Contemporary Clinical Trials)
巻： 114  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0255A  ISSN： 1551-7144  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)

抄録/ポイント： 最近開発された2段階法は,クラスターランダム化試験(CRT)の分析において,一段階法の代替を提供する。記号的データ解析フレームワーク内で開発した記号的2段階法と呼ばれるこの方法は,平均中心レベル結果とその変化の両方に対する中心レベル因子の推定と試験効果を推定するとき,患者レベル因子を調整する。中心-外部変動に及ぼす中心レベル影響の推定/テストは,方法の技術革新であった。そのような影響を同定することは,そのような変化を低減するための実践変化につながる可能性がある。挑戦的な設定でこの方法の性能を評価し,この方法が一段階法よりも好ましい場合を推奨した。本方法を,単一段階マルチレベル線形モデルと比較し,不均一中心内分散を許容し,そして,シミュレーションにより,シミュレーションしなかった。各方法をCRTに適用した。患者と中心レベル因子の間に相関なしに変化する中心サイズの設定で患者レベル因子を調整した後,単一ステップモデルは中心レベル因子に対する統計的パワーの増加につながった。相関の存在下で,著者らの方法はより強力であった。CRTからの中心平均結果をモデル化するためにこれらの方法を適用することは,同様の結論を導いた。しかし,2段階法は,その結果のセンター内変動もモデル化するので,単一ステップ法では不可能であった中心内分散を予測する因子を同定した。著者らは,患者-および中心-レベル因子の間の相関のない制限的仮定の下で,および中心-外的変動に影響を及ぼす中心-レベル因子なしで,単一ステップ方法を推薦した。さもなければ,記号的2段階法を推奨した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計 ,  推定 ,  データ ,  *記号 ,  データ解析 ,  *クラスタ ,  *平均値 ,  ランダム化比較試験
準シソーラス用語： マルチレベル ,  線形モデル ,  クラスターランダム化試験 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ケアデリバリー研究 ,  クラスター無作為化試験 ,  記号データ解析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラスタ ,  無作為化試験 ,  平均 ,  モデル化 ,  記号 ,  二段階法