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초록 배경 클러스터 무작위 시험(CRT)은 개인 그룹(예: 병원, 학교 또는 마을)을 서로 다른 개입으로 무작위 배정하는 것을 포함합니다. CRT 분석을 위한 다양한 접근 방식이 있지만 각 접근 방식에서 목표로 하는 치료 효과(추정치)에 대한 논의는 거의 없었습니다. 방법 우리는 CRT를 통해 다룰 수 있는 다양한 추정치를 설명하고, 서로 다른 분석 방법 간의 선택이 결과 해석에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 보여줍니다. 이 선택은 기본적으로 질문을 변경하거나, 동등하게, 목표 추정치를 변화시킵니다. 결과 CRT는 참가자 평균 치료 효과(참가자 간 평균 치료 효과) 또는 클러스터 평균 치료 효과(클러스터 간 평균 치료 효과)를 다룰 수 있습니다. 클러스터 크기(유익한 클러스터 크기라고 함)에 따라 참가자의 결과나 치료 효과가 달라질 경우 이 두 추정치는 다를 수 있습니다. 이는 작은 클러스터와 큰 클러스터 간의 인력 수준 또는 참가자 유형의 차이와 같은 이유로 발생할 수 있습니다. 게다가, 혼합 효과 모델이나 교환 가능한 작업 상관 구조를 가진 일반화 추정 방정식과 같은 일반적인 추정량들은 유익한 클러스터 크기가 있을 때 참가자 평균 및 클러스터 평균 치료 효과 모두에 대해 편향된 추정치를 생성할 수 있습니다. 우리는 유익한 클러스터 크기가 존재해도 CRT에 대해 편향되지 않은 대체 추정량(독립 추정 방정식 및 클러스터 수준 분석)을 설명합니다. 결론 우리는 처음에 추정치를 신중하게 정의함으로써 해결하고자 하는 연구 질문이 명확하고 관련성이 있도록 보장할 수 있으며, 따라서 선택된 추정량이 원하는 수량의 편향되지 않은 추정치를 제공한다고 결론지었습니다.
Kahan et al. (Thu,)은 이 질문을 연구했습니다.