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How should a cluster randomized trial be analyzed? - 11/02/24

Doi : 10.1016/j.jeph.2024.202196 
Laurent Billot a, , Andrew Copas b, Clemence Leyrat c, Andrew Forbes d, Elizabeth L. Turner e
a The George Institute for Global Health, University of New South Wales, Sydney, Australia 
b MRC Clinical Trials Unit at University College London, London, UK 
c Department of Medical Statistics, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, UK 
d School of Public Health and Preventive Medicine, Monash University, Victoria, Australia 
e Department of Biostatistics and Bioinformatics and Duke Global Health Institute, Duke University, Durham, NC, USA 

Corresponding author.

Abstract

In cluster randomized trials, individuals from the same cluster tend to have more similar outcomes than individuals from different clusters. This correlation must be taken into account in the analysis of every cluster trial to avoid incorrect inferences. In this paper, we describe the principles guiding the analysis of cluster trials including how to correctly account for intra-cluster correlations as well as how to analyze more advanced designs such as stepped-wedge and cluster cross-over trials. We then describe how to handle specific issues such as small sample sizes and missing data.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Cluster randomized trials, Stepped-wedge trials, Cluster crossover trials, Analysis


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Vol 72 - N° 1

Article 202196- février 2024 Retour au numéro
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  • Why and when should we cluster randomize?
  • Bruno Giraudeau, Charles Weijer, Sandra M. Eldridge, Karla Hemming, Monica Taljaard
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  • Practical considerations for sample size calculation for cluster randomized trials
  • Clémence Leyrat, Sandra Eldridge, Monica Taljaard, Karla Hemming

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