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Estimating main and interaction effects of a multi-component randomized controlled trial via simulation meta-heuristics

机译：通过模拟元启发式方法估计多组分随机对照试验的主要作用和相互作用

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摘要

Randomized controlled trials often are conducted on multi-component interventions in all-or-none manners for practical, logistic, or statistical purposes, typically allowing researchers the ability only to estimate the overall effect of the intervention en masse. In parallel, we propose a simulation-based approach to estimate main and interaction effect sizes of an intervention's sub-components based on conducting meta-heuristic parameter search on intra-trial longitudinal input, output, and context data. This approach is illustrated with a recent application to a healthcare intervention consisting of three information technology patient safety tools tested as a single intervention in a multi-unit staggered cluster crossover RCT design, with the overall objective being to reduce falls, infections, and other adverse events. (AEs) A high fidelity simulation of individual and combined use of these tools was developed and validated with retrospective data and then applied to prospective longitudinal data as clinical units varied in occupancy, staffing, patient risk, care team composition, and tool adherence, with parameter search estimating main and interaction effect sizes to maximally reproduce observed data. Computational results and implications are discussed.
机译：出于实际，后勤或统计目的，随机对照试验通常以全有或全无的方式在多组分干预措施上进行，通常使研究人员仅能整体估计干预措施的总体效果。并行地，我们提出了一种基于模拟的方法，可以基于对审判内纵向输入，输出和上下文数据进行元启发式参数搜索，来估算干预措施子组件的主要和交互作用的大小。该方法在医疗干预中的最新应用得到了说明，该干预由三个信息技术患者安全工具组成，这些工具作为多单元交错集群交叉RCT设计中的单个干预进行测试，其总体目标是减少跌倒，感染和其他不利因素事件。 （AEs）开发了对这些工具的单独使用和组合使用的高保真度模拟，并使用回顾性数据进行了验证，然后将其应用于预期的纵向数据，因为临床单位的占用率，人员配备，患者风险，护理团队组成和工具依从性各不相同。参数搜索估计主要和相互作用效应的大小，以最大程度地重现观察到的数据。计算结果和含义进行了讨论。

著录项

  • 来源
    《Simulation Conference》|2017年|4598-4599|共2页
  • 会议地点 Las Vegas(US)
  • 作者

    James Benneyan; Demetri P. Lemonias; Iulian Ilies;

  • 作者单位

    Healthcare Systems Engineering Institute Northeastern University 360 Huntington Avenue Boston 02115 United States of America;

    Healthcare Systems Engineering Institute Northeastern University 360 Huntington Avenue Boston 02115 United States of Ame;

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  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

    Safety; Portals; Tools; Information technology;

    机译：安全;门户网站；工具；信息技术;

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