Menu

Maria Selma Restaurant

La double mise en péril de la mesure en grappes et de la randomisation en grappes

Les essais randomisés en grappes sont devenus populaires pour évaluer les services de santé et les interventions de santé publique. Les grappes sont des groupes d’individus, tels que les familles, les écoles, les cliniques, les hôpitaux ou des communautés entières. Les essais randomisés en grappes fournissent les rigueurs de la randomisation, tout en réduisant le traitement “ la contamination &#x0201d ;; le contact entre des sujets randomisés à deux (ou plus) interventions peut les exposer aux deux interventions et ainsi réduire les différences de résultats entre les groupes.1

En outre, la randomisation par grappes est souvent plus réalisable que la randomisation individuelle parce que la dynamique de groupe peut faciliter le changement de pratiques ou de comportements au sein d’un groupe plutôt que de changer de pratiques ou de comportements chez les individus du même groupe. les essais réduiront la précision des résultats antifongique. L’attribution aléatoire d’observateurs ou d’un observateur unique permettra d’éviter les mesures groupées mais peut être impossible pour de grandes grappes géographiquement dispersées. Toutes les études devraient utiliser des techniques de mesure normalisées et assurer une formation adéquate des observateurs. difficultés dans la mesure des résultats Malgré ces étapes, certaines différences de mesure systématiques peuvent subsister. Mais la randomisation par grappes présente également certains inconvénients. Le principal de ces facteurs est la réduction de la puissance statistique due à la corrélation entre les grappes des résultats. En d’autres termes, les individus appartenant à la même grappe sont plus susceptibles de connaître les mêmes résultats d’étude que ceux des autres grappes, quelle que soit l’allocation du traitement. Cette corrélation intra-cluster est généralement évaluée avec le coefficient de corrélation intraclasse (ICC). Ce coefficient est une mesure de combien plus les valeurs d’un résultat sont similaires dans le même groupe que parmi les différents groupes randomisés pour le même traitement. Il est formellement défini comme le rapport entre la variance intergroupe et la variance totale. Si toutes les variations au sein de chaque groupe de traitement sont expliquées “ ” par des différences au sein des clusters, et aucune variation n’est observée entre les clusters (c’est-à-dire en l’absence de clustering), le CCI = 0.3 Le pouvoir statistique dépend du degré de clustering; plus le CCI est grand, plus la réduction de la puissance statistique est importante. Si ICC = 0, un essai randomisé en cluster a le même pouvoir statistique qu’un essai randomisé individuel avec le même nombre de participants; si ICC = 1, la puissance est réduite à celle d’un essai randomisé individuel dans lequel la taille de l’échantillon est égale au nombre de grappes. Un deuxième inconvénient de la randomisation en grappes peut se produire si le nombre de grappes est petit. En dépit d’une randomisation appropriée, un déséquilibre peut se produire dans des facteurs de base potentiellement confondants qui diffèrent par le hasard à travers les clusters. Un tel déséquilibre peut nécessiter un ajustement statistique multivariable, mais l’ajustement ne peut éliminer le déséquilibre des facteurs non mesurés ou mesurés de manière imprécise. Bien que les avantages et les limites des essais randomisés par grappes soient maintenant bien connus, les conséquences des mesures groupées ont reçu beaucoup moins d’attention. On a discuté de la classification des résultats dans des essais aléatoires individuels au niveau de l’observateur4, mais nous avons récemment rencontré le “ le double péril ” Cela se produit lorsque la mesure en grappes se produit dans des essais randomisés en grappes. Ce problème, dont nous discutons ci-dessous, mérite une plus large reconnaissance de la part des cliniciens et des cliniciens participant à la conception, la conduite et l’interprétation des essais randomisés en grappes.

Maria Selma Restaurant, LLC – 1617 Richmond Ave, Houston Tx 77006
Website Developed by: E-nnovations Technologies and Marketing LLC