On Cluster Randomized Trials with the Desirability of Outcome Ranking (DOOR) Endpoints
采用结局优劣排序端点的整群随机试验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究整群随机干预的处理效应，并以有序结局及 Wilcoxon–Mann–Whitney 方法比较结局分布，对应因果与分布效应。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
采用结局优劣排序端点的整群随机试验
- 研究问题
- 如何把以有序结局衡量获益与风险的 DOOR 框架推广到整群随机试验，并在不同群组构成和数量下比较干预效果？
- 方法与思路
- 作者基于 U 统计量与影响函数构造群内、群间处理效应方法，支持含两个处理组或单一处理组的群组及不同群组数量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新方法将 DOOR 推广至多种整群试验场景，模拟表现良好，并以比较两种新生儿脐带处理方式的交叉试验说明应用。
- 阅读关注点
- 应核对群内与群间效应的定义、排序概率的解释、群组大小的权重，以及小群组数和交叉试验下的推断依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收未核实；摘要未提供小样本修正细节、模拟数值或应用结果，无法判断具体覆盖表现。
原文摘要
Cluster randomized trials are widely used when individual randomization is logistically infeasible or when correlations between observations cannot be ignored, especially in fields such as ophthalmology, infectious disease, vaccine research, and sociology. The desirability of outcome ranking (DOOR) framework evaluates patient-centric benefit-risk using an ordinal outcome and a Wilcoxon-Mann-Whitney statistic-based approach to compare outcome distributions between interventions. We propose a suite of new methods to extend DOOR to cluster trials based on properties of U-statistics and influence functions to estimate within-cluster and between-cluster treatment effects. These approaches can be applied in different scenarios, including mixtures of clusters with two treatment groups and clusters with only one group, and both small and large numbers of clusters. Simulations demonstrate that the proposed methods perform well under various scenarios regarding the number of clusters and cluster sizes. As an illustration, we apply the proposed methods to a cluster randomized crossover trial comparing delayed cord clamping and umbilical cord milking for newborns.