Sinn-kroppsmedisin og ulcerøs kolitt

Statistisk analyse. Etterforskeren vil bruke de biopsykomarkørene som er identifisert som den høyeste prediksjonsverdien for å bestemme den relative nøyaktigheten for å forutsi respons på den oppmerksomme intervensjonen (dvs. sykdomsutfall). For respons på den oppmerksomme intervensjonen vil etterforskeren bruke kombinasjonen av markører for å studere om de predikerer responsen på intervensjonen korrekt. Etterforskeren vil studere nøyaktigheten til markørene ved å bruke area under the curve (AUC) sammendragsindeks for ROC-kurver.181 Hvis klassifiseringsnøyaktigheten til markørene er høy, vil området under kurven være nær 1. Hvis den prediktive nøyaktigheten til det kombinerte settet med markører var dårlig, vil (AUC) være nær 0,5.

Power Estimates UC-sykdomsoppblussing var ganske vanlig i denne prøven, og forekom hos godt over halvparten av forsøkspersonene i prøvene samlet i oppdagelsesfasen. Effektanalysene, forutsatt at α = 0,05 for alle tester, indikerte at for modeller som involverer analyser av korrelasjonsdata, vil det være tilstrekkelig kraft ved selv små effektstørrelser for minst mulig utvalg med fulle data på tvers av alle datapunkter og praktisk talt alle variabler. For det mest konservative estimatet baserer etterforskeren sine beregninger på å ha 50 deltakere med data med full integritet. Med en effektstørrelse på r = 0,15 og n = 50, er kraften 80 eller større for å oppdage effektstørrelser på r = 0,20. Effektstørrelser under denne terskelen vil sannsynligvis ikke være klinisk signifikante eller substansielt tolkbare, da de vil forklare mindre enn 2 % i variansen til den avhengige variabelen. Dermed vil de fleste effektstørrelser som ville være rimelig og vesentlig tolkbare ha god kraft. Hver faktor som mistenkes for å variere mellom grupper kan undersøkes med kjikvadrattesten basert på 1 frihetsgrader, ved å sette den invariant i den ene modellen og deretter la den estimeres fritt i den andre. En slik kjikvadrattest gir en effekt på 0,80 med effektstørrelsesforskjell på 0,15.

For binære kategoriske mål, for eksempel respons på MSRB, utførte etterforskeren separate kraftanalyser.

Kraften til justerte analyser av primære prediktorer av interesse vil bli evaluert som en funksjon av risikoen for utfall når alle hjelpevariabler er satt til sin middelverdi, prediktoren settes til middelverdien og variansandelen i prediktoren forklart av hjelpevariabler, og oddsforholdet til utfallsvariabelen fra å øke prediktoren med et beløp lik ett av standardavviket. Utvalget av sannsynligheter for utfallsvariabler kan være alt fra 20 % for mindre sannsynlige hendelser og 50 % for mer sannsynlige hendelser, etterforskeren vil gi potensberegninger over et bredt spekter av sannsynligheter. Etterforskeren mener at mengden variasjon av vår typiske modell varierer fra ca. 20 % til 50 %. Tabellen (nedenfor) representerer det minste oddsforholdet som kan oppdages med 80 % kraft, noe som indikerer god kraft for forventet utfall.

Proporsjoner R2 =.20 R2=.50 0.10 1.64 1.87 0.20 1.46 1.63 0.30 1.39 1.53 0.40 1.35 1.48 0.50 1.32 1.43