Абстрактні

Довідкова інформація: У зв'язку з ретерміновим дебати про зловживання P цінностей, журнал медичних досліджень в Інтернеті є хостинг постійна тема питання запрошення на повторне аналізу (перш за все цифрової охорони здоров'я) ознайомлювальні дані з використанням басіанської рамки. Цей перший документ в цій серії зосереджена на електронному скринінгу і короткого втручання (eSBI), орієнтація шкідливого і небезпечного споживання алкоголю, які студентські центри охорони здоров'я по всій Швеції, регулярно адміністрація для всіх студентів протягом останнього десятиліття. Другий аналіз електронної пошти алкогольної та зворотній зв'язок дослідження ефективності демонтажу студентів університету (Амадей-2), спрямованих на оцінку впливу esbi на споживання алкоголю серед студентів, які були шкідливими і небезпечними Поїлки. У двох ARM рандомізованих контрольованих судових дизайн був найнятий, рандомізації право учасників або Список очікування або прямий доступ до eSBI. Подальші оцінки проводилися через 2 місяці після рандомізації. Подальший аналіз судового процесу послідував за звичайними Null гіпотезу підхід, і не було знайдено статистичної значущості між групами при подальшій діяльності по відношенню до кількості стандартних напоїв споживається щотижня. Однак, у невизначену аналізі чутливості, було виявлено, що видалення трьох потенційних викидів зробило різницю між групами значними.

Мета: Метою цього дослідження є Повторне виконання аналізу первинного та чутливість до суду АМАДЕУС-2 з використанням Басізійської рамки та порівняння результатів з тими, хто має оригінальний аналіз.

Методи: Ті ж моделі регресії, що використовуються в оригінальному аналізі, були використані в цьому реаналізі (негативне Біноміальна регресія). Параметри моделі давали рівномірний пріорс. Мережа Марков Монте-Карло була використана для Басізійського висновку, а задні ймовірності були розраховані на заздалегідь визначені пороги інтересу.

Результати: Нульові гіпотези тести не визначили статистично значуща відмінність між групами втручання і управління, потенційно через кілька крайніх точок даних. Байєзійського аналізу вказав 93,6% імовірність того, що існує різниця в грамах алкоголю, спожитих при наступних між інтервенціями і контрольних груп і 71,5% імовірність того, що коефіцієнт захворюваності частота < 0.96. Задня ймовірність збільшення, якщо виключити три потенційні викиди, але такі тимчасові аналізи не були потрібні, щоб показати перевагу перед пропозицією eSBI для шкідливих і небезпечних Поїлки серед студентів університетів.

Висновки: Рамкова гіпотеза Null спирається на точки оцінки параметрів. P значення може гойдатися сильно, в залежності від одного або декількох точок даних поодинці, що викликають сумніви на значення аналізу. Басієзійний аналіз призводить до розподілу значень параметрів і тому менш чутливий до викидів і крайніх значень. Результати аналізу випробувань заходів, де очікується, що малі та скромні розміри ефекту можуть бути більш надійними в Басієзійній основі, що робить цей потенційно кращий підхід до аналізу цифрових даних дослідження здоров'я.

Пробна Реєстрація: Міжнародний стандарт рандомізоване контрольоване пробне число (ISRCTN) 02335307; http://www.isrctn.com/ISRCTN02335307