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Choosing an imbalance metric for covariate-constrained randomization in multiple-arm cluster-randomized trials

机译:在多臂聚类随机试验中为协变量约束随机选择不平衡度量

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摘要

BackgroundIn cluster-randomized controlled trials (C-RCTs), covariate-constrained randomization (CCR) methods efficiently control imbalance in multiple baseline cluster-level variables, but the choice of imbalance metric to define the subset of “adequately balanced” possible allocation schemes for C-RCTs involving more than two arms and continuous variables is unclear. In an ongoing three-armed C-RCT, we chose the min(three Kruskal–Wallis [KW] test P values) > 0.30 as our metric. We use simulation studies to explore the performance of this and other metrics of baseline variable imbalance in CCR.
机译:背景在聚类随机对照试验(C-RCT)中,协变量约束随机化(CCR)方法有效地控制了多个基线聚类水平变量的失衡,但是选择了失衡度量来定义“充分平衡”的可能分配方案的子集目前尚不清楚涉及两个以上臂和连续变量的C-RCT。在正在进行的三臂C-RCT中,我们选择最小值(三个Kruskal–Wallis [KW]测试P值)> 0.30作为度量标准。我们使用模拟研究来探索CCR中基线变量不平衡的这一指标和其他指标的性能。

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