As an example, a primary metric for

As an example, a primary metric for evaluating smoking cessation interventions is the
reduction of smoking point prevalence for any given intervention, relative to usual care.
We anticipate, given the fundamental differences among them, that classes of
interventions (e.g., psychotherapeutic, pharmacologic, telephone counseling,
informational, etc.) are not exchangeable and, hence, would require separate metaanalytic
models. Within classes, however, we may be able to partially pool a subset of
studies, conditional on a suite of covariates that, properly modeled, would allow use to
consider them exchangeable (conditionally independent). These covariates may include
factors such as geographic location, which might cause variation in outcomes indirectly
as the consequence of several unmeasured variables (e.g., cultural, legal, economic);
these are typically best handled using random effects in a multilevel model, provided that
there are sufficient numbers of groups in each case. Other more direct associations may
be modeled as fixed effects, including age or indices of socioeconomic status, if
available. Care must be taken in choosing the membership of each study within a
reasonably small set of intervention classes. It will be important to test the sensitivity of
our meta-analytic models to misclassification error or pooling of studies into the same
class for analytic purposes when they ought not to

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างเช่นตัวชี้วัดหลักสำหรับการประเมินการแทรกแซงการเลิกสูบบุหรี่คือ
การลดลงของอัตราความชุกของการสูบบุหรี่จุดสำหรับการแทรกแซงใด ๆ เมื่อเทียบกับการดูแลตามปกติ.
เราคาดว่าจะได้รับความแตกต่างพื้นฐานในหมู่พวกเขาที่ชั้นเรียนของ
การแทรกแซง (เช่นจิตอายุรเวท, ยา, การให้คำปรึกษาทางโทรศัพท์
ให้ข้อมูลและอื่น ๆ ) ไม่สามารถแลกจึงจะต้อง metaanalytic แยกต่างหาก
รุ่น ภายในชั้นเรียน แต่เราอาจจะสามารถบางส่วนสระว่ายน้ำส่วนหนึ่งของ
การศึกษาเงื่อนไขในชุดของตัวแปรที่ถ่ายแบบอย่างถูกต้องจะช่วยให้การใช้งานที่จะ
พิจารณาให้แลก (ตามเงื่อนไขอิสระ) ตัวแปรเหล่านี้อาจรวมถึง
ปัจจัยต่าง ๆ เช่นที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ซึ่งอาจก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในทางอ้อมผลลัพธ์ที่
เป็นผลมาจากตัวแปรไม่สามารถวัดได้หลาย (เช่นวัฒนธรรมกฎหมายเศรษฐกิจ);
เหล่านี้มักจะมีการจัดการที่ดีที่สุดใช้เทคนิคในการสุ่มแบบหลายระดับโดยมีเงื่อนไขว่า
มี เป็นจำนวนที่เพียงพอของกลุ่มในแต่ละกรณี สมาคมโดยตรงมากขึ้นอื่น ๆ ที่อาจ
จะมีการจำลองเป็นผลกระทบคงที่รวมทั้งอายุหรือดัชนีสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมถ้า
ใช้ได้ ต้องระมัดระวังเป็นพิเศษในการเลือกสมาชิกของการศึกษาแต่ละภายใน
ชุดเล็กที่เหมาะสมของการเรียนการแทรกแซง มันจะเป็นสิ่งสำคัญที่จะทดสอบความไวของ
รุ่นเมตาดาต้าวิเคราะห์ข้อผิดพลาดของเราที่จะจำแนกหรือร่วมกันของการศึกษาเป็นเดียวกัน
ชั้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์เมื่อพวกเขาไม่ควรจะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่าง ตัวชี้วัดหลักสำหรับการประเมินการหยุดสูบบุหรี่ลดการสูบบุหรี่
การแทรกแซงเป็นจุดที่มีการแทรกแซงใด ๆ , เมื่อเทียบกับการดูแลตามปกติ .
เราคาดหวังให้ความแตกต่างพื้นฐานระหว่างพวกเขาที่ห้องเรียน
การแทรกแซง ( เช่นจิตบำบัดยา , โทรศัพท์ , ให้คำปรึกษา
ข้อมูล ฯลฯ ) ไม่ใช่ที่แลกเปลี่ยน และ เพราะจะต้องมี metaanalytic
รุ่นที่แยกต่างหาก ภายในห้องเรียน อย่างไรก็ตาม เราอาจจะนำสระย่อย
ศึกษาเงื่อนไขในชุดของความรู้ที่ถูกต้องแบบ จะอนุญาตให้ใช้

พิจารณาพวกเขาแลกเปลี่ยน ( อิสระแบบมีเงื่อนไข ) ความรู้เหล่านี้อาจรวมถึง
ปัจจัยต่างๆ เช่น ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ซึ่งอาจก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในผลทางอ้อม
เป็นผลของตัวแปรซึ่งวัดไม่ได้หลาย ( เช่น วัฒนธรรม กฎหมายเศรษฐกิจ ) ;
เหล่านี้มักจะจัดการที่ดีที่สุด โดยใช้ผลสุ่มในหลายรูปแบบ โดยที่
มีตัวเลขเพียงพอของกลุ่มในแต่ละกรณี สมาคมโดยตรง อาจเป็นแบบถาวร
ผล ได้แก่ อายุ หรือดัชนีสถานะทางเศรษฐกิจ ถ้า
พร้อม