Using these concepts, we compared 1

Using these concepts, we compared 1) the estimated efficacy of weekly and daily dose frequencies, 2) the predicted efficacy of weekly and daily supplementation regimens, and 3) the estimated trial effectiveness of weekly and daily supplementation regimens.

The comparison of efficacy of dose frequencies tested whether there was a difference in hematologic response per tablet ingested between a weekly dose frequency and a daily one. In the comparison of efficacy of supplementation regimens, the difference in hematologic response over a 12-wk period was predicted as if compliance had been 100%. The comparison of trial effectiveness of supplementation regimens showed the actual difference in hematologic effect over a 12-wk period, including the effect of differential compliance.

The questionnaires were coded and data was entered by using the SPSSWIN statistical package (version 7.5.1; SPSS Inc, Chicago). Data were verified by checking for consistency and range. For data analysis, the SPSSWIN (version 9.0) and STATA 7 (Stata Corporation, College Station, TX) statistical packages were used. The statistical methods included Student’s t test, analysis of variance (ANOVA), Bonferroni test for multiple comparisons, correlation analysis, three-factor repeated-measures ANOVA, multivariate regression analysis, and hierarchical ANOVA. Statistical significance was set at P < 0.05. Variables were tested for normal distribution. For nonnormal distributions, medians and percentiles were presented, and comparisons were made by using Mann-Whitney U test statistics. Lowess (20) smoothed plots were used to visualize dose-response relations.

The risk of confounding was fundamentally different between the analyses of efficacy and trial effectiveness. The efficacy analysis depended on differential compliance to produce a range of tablet intakes. The number of tablets taken during the 2 regimens was therefore not randomized but depended on individual behavior and was potentially associated with confounding factors. Careful analyses of potentially confounding factors were therefore essential in the efficacy analyses. In the trial effectiveness analyses, however, the interventions (weekly and daily regimens) were randomized, as were any potentially confounding factors. Control for confounding in this type of analysis is theoretically not necessary but was done nevertheless to increase plausibility (19). All analyses were tested for the confounding effects of maternal age, fundal height, initial hemoglobin concentration, parity, and SES. For a given analysis, potential confounders were identified as those variables with a P value < 0.20 for any linear or nonlinear association between hemoglobin outcomes and tablet ingestion (for efficacy analyses) or for any linear or nonlinear association of hemoglobin outcomes across the daily or weekly regimens (for effectiveness analyses). Potential confounding was accounted for by introducing potentially confounding factors into the crucial analyses as main effects and as pertinent interactions. Confounding by the measured variables was regarded as an unimportant contribution to the main effects if the effect of their linear or nonlinear introductions changed the variables describing the dose response or the interaction between daily and weekly regimens by

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้แนวคิดเหล่านี้ เราเทียบประสิทธิภาพ 1)ประเมินความถี่พื้นที่ซึ่งมีทั้งรายสัปดาห์ และรายวัน ประสิทธิภาพ 2) การคาดการณ์ของ regimens แห้งเสริมรายสัปดาห์ และรายวัน และ 3) ประเมินทดลองประสิทธิภาพของสัปดาห์และวันแห้งเสริม regimens ด้วย

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาความถี่ในการทดสอบว่ามีความแตกต่างตอบสนอง hematologic ต่อเม็ดที่กินความถี่ยาประจำสัปดาห์และวันหนึ่ง ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ regimens แห้งเสริม ความแตกต่างตอบสนอง hematologic ระยะ 12 wk ถูกคาดการณ์ว่า ปฏิบัติได้ 100% เปรียบเทียบทดลองประสิทธิภาพของแห้งเสริม regimens แสดงให้เห็นความแตกต่างผล hematologic จริงระยะ 12 wk รวมทั้งผลของการปฏิบัติแตกต่างกัน

ถามถูกเข้ารหัส และป้อนข้อมูล โดยใช้แพคเกจทางสถิติ SPSSWIN (รุ่น 7.5.1 โปรแกรม Inc ชิคาโก) ข้อมูลถูกตรวจสอบ โดยการตรวจสอบความสอดคล้องและช่วง สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มีใช้ SPSSWIN (เวอร์ชัน 9.0) และแพคเกจทางสถิติ STATA 7 (Stata คอร์ปอเรชั่น วิทยาลัยสถานี TX) วิธีการทางสถิติรวมทดสอบ t ของนักเรียน ผลต่างของการวิเคราะห์ (วิเคราะห์ความแปรปรวน) ทดสอบ Bonferroni หลายเปรียบเทียบ วิเคราะห์ความสัมพันธ์ การวิเคราะห์ความแปรปรวนปัจจัยที่สามซ้ำวัด การวิเคราะห์ตัวแปรพหุการถดถอย และลำดับการวิเคราะห์ความแปรปรวน ตั้งค่านัยสำคัญทางสถิติที่ P < 0.05 ตัวแปรที่ทดสอบการแจกแจงปกติ สำหรับแสดงการกระจาย nonnormal, medians และ percentiles และทำเปรียบเทียบ โดยใช้สถิติทดสอบมานน์วิทนีย์ U Lowess (20) โค้งผืนนั้นก็จะเห็นภาพความสัมพันธ์ตอบสนองต่อยา

ของ confounding มีความแตกต่างกันระหว่างการวิเคราะห์ประสิทธิผลประสิทธิภาพและทดลอง การวิเคราะห์ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับส่วนปฏิบัติการผลิตช่วงของแท็บเล็ตภาค จำนวนเม็ดมาใน 2 regimens ถูกจึงไม่ randomized แต่ขึ้นอยู่กับพฤติกรรม และอาจเชื่อมโยงกับ confounding ปัจจัย ดังนั้นความสำคัญในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพวิเคราะห์ระวังของ confounding ปัจจัยอาจได้ ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทดลอง อย่างไรก็ตาม มาตรการ (regimens รายสัปดาห์ และรายวัน) ได้ randomized เป็นแหล่งปัจจัยใด ๆ อาจ confounding ควบคุม confounding แบบการวิเคราะห์ตามหลักวิชาไม่จำเป็น แต่ทำอย่างไรก็ตามเพื่อเพิ่มทาง (19) ทดสอบวิเคราะห์ทั้งหมดสำหรับผล confounding แม่อายุ สูง fundal ความเข้มข้นฮีโมโกลบินเริ่มต้น พาริตี้ และ SES สำหรับการวิเคราะห์ที่กำหนด confounders อาจระบุเป็นตัวแปรที่ มี P เป็นค่า < 0.20 สำหรับความสัมพันธ์เชิงเส้น หรือไม่เชิงเส้นระหว่างผลฮีโมโกลบินและเม็ดกิน (สำหรับวิเคราะห์ประสิทธิภาพ) หรือความสัมพันธ์เชิงเส้น หรือไม่เชิงเส้นผลลัพธ์ฮีโมโกลบินทั้ง regimens รายวัน หรือรายสัปดาห์ (สำหรับวิเคราะห์ประสิทธิภาพ) Confounding อาจถูกคิด โดยแนะนำปัจจัย confounding อาจวิเคราะห์ความสำคัญ เป็นผลกระทบหลัก และ เป็นการโต้ตอบเกี่ยวการ Confounding โดยตัวแปรที่วัดได้ถือเป็นส่วนที่สำคัญทำให้ผลกระทบหลักถ้าผลของการเปิดตัวเชิงเส้น หรือไม่เชิงเส้นของพวกเขาเปลี่ยนแปลงตัวแปรที่อธิบายการตอบสนองต่อยาหรือการโต้ตอบระหว่างวัน และรายสัปดาห์ regimens < 10%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Using these concepts, we compared 1) the estimated efficacy of weekly and daily dose frequencies, 2) the predicted efficacy of weekly and daily supplementation regimens, and 3) the estimated trial effectiveness of weekly and daily supplementation regimens.

The comparison of efficacy of dose frequencies tested whether there was a difference in hematologic response per tablet ingested between a weekly dose frequency and a daily one. In the comparison of efficacy of supplementation regimens, the difference in hematologic response over a 12-wk period was predicted as if compliance had been 100%. The comparison of trial effectiveness of supplementation regimens showed the actual difference in hematologic effect over a 12-wk period, including the effect of differential compliance.

The questionnaires were coded and data was entered by using the SPSSWIN statistical package (version 7.5.1; SPSS Inc, Chicago). Data were verified by checking for consistency and range. For data analysis, the SPSSWIN (version 9.0) and STATA 7 (Stata Corporation, College Station, TX) statistical packages were used. The statistical methods included Student’s t test, analysis of variance (ANOVA), Bonferroni test for multiple comparisons, correlation analysis, three-factor repeated-measures ANOVA, multivariate regression analysis, and hierarchical ANOVA. Statistical significance was set at P < 0.05. Variables were tested for normal distribution. For nonnormal distributions, medians and percentiles were presented, and comparisons were made by using Mann-Whitney U test statistics. Lowess (20) smoothed plots were used to visualize dose-response relations.

The risk of confounding was fundamentally different between the analyses of efficacy and trial effectiveness. The efficacy analysis depended on differential compliance to produce a range of tablet intakes. The number of tablets taken during the 2 regimens was therefore not randomized but depended on individual behavior and was potentially associated with confounding factors. Careful analyses of potentially confounding factors were therefore essential in the efficacy analyses. In the trial effectiveness analyses, however, the interventions (weekly and daily regimens) were randomized, as were any potentially confounding factors. Control for confounding in this type of analysis is theoretically not necessary but was done nevertheless to increase plausibility (19). All analyses were tested for the confounding effects of maternal age, fundal height, initial hemoglobin concentration, parity, and SES. For a given analysis, potential confounders were identified as those variables with a P value < 0.20 for any linear or nonlinear association between hemoglobin outcomes and tablet ingestion (for efficacy analyses) or for any linear or nonlinear association of hemoglobin outcomes across the daily or weekly regimens (for effectiveness analyses). Potential confounding was accounted for by introducing potentially confounding factors into the crucial analyses as main effects and as pertinent interactions. Confounding by the measured variables was regarded as an unimportant contribution to the main effects if the effect of their linear or nonlinear introductions changed the variables describing the dose response or the interaction between daily and weekly regimens by < 10%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้แนวคิดเหล่านี้ เราเปรียบเทียบ 1 ) ประเมินประสิทธิภาพของยารายวันรายสัปดาห์และความถี่ 2 ) คาดการณ์รายสัปดาห์และรายวันการเสริมประสิทธิภาพของยา และ 3 ) ประเมินการทดลองประสิทธิภาพของรายสัปดาห์และรายวัน

) อาการการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาความถี่ทดสอบว่ามีความแตกต่างในการตอบสนองต่อยาเม็ดกินเลือดระหว่างความถี่ รายสัปดาห์ และรายวัน ปริมาณหนึ่ง ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการรักษา ความแตกต่างในการตอบสนองด้านโลหิตวิทยาในช่วง 12 สัปดาห์ พบว่า ถ้าปฏิบัติตามได้ 100%การเปรียบเทียบประสิทธิผลของการใช้ยา พบว่า ความแตกต่างในด้านโลหิตวิทยา ผลที่เกิดขึ้นจริงในช่วง 12 สัปดาห์ รวมทั้งผลของอนุพันธ์ตาม

แบบสอบถามรหัสและข้อมูลที่ถูกป้อนโดยใช้ spsswin แพคเกจสถิติ ( รุ่น 7.5.1 ; SPSS Inc ชิคาโก ) ข้อมูลที่ถูกตรวจสอบโดยการตรวจสอบความสอดคล้องและช่วง เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลการ spsswin ( Version 9.0 ) และ Language 7 ( Language Corporation , วิทยาลัยสถานี , TX ) แพคเกจทางสถิติแบบ สถิติที่ใช้ ได้แก่ นักเรียนทดสอบที การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) , บอนเฟอร์โรนีทดสอบเปรียบเทียบการวิเคราะห์หลายปัจจัยสามย้ำมาตรการ ANOVA และการวิเคราะห์การถดถอยหลายตัวแปรและการวิเคราะห์ ANOVA ความมีนัยสำคัญทางสถิติ P < 0.05ตัวแปรทดสอบการแจกแจงแบบปกติ สำหรับ nonnormal ได้แก่การแจกแจง มีเดียที่ถูกนำเสนอ และการเปรียบเทียบที่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้สถิติ Mann Whitney U test . lowess ( 20 ) เรียบแปลงเป็นใช้เห็นความสัมพันธ์ความคิดเห็น

ความเสี่ยงของ confounding คือพื้นฐานที่แตกต่างระหว่างการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่ทดลองการวิเคราะห์ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับความแตกต่างในการปฏิบัติเพื่อผลิตช่วงของยาเม็ดอาหาร . จำนวนของเม็ดที่ถ่ายในช่วง 2 ปีจึงไม่สุ่ม แต่ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของแต่ละบุคคลและยังอาจเกี่ยวข้องกับปัจจัยที่อยู่นอกเหนือการควบคุม . การวิเคราะห์ปัจจัยที่เพิ่มโอกาสเสี่ยงระวังอาจดังนั้นที่สำคัญในประสิทธิภาพ วิเคราะห์ข้อมูลในการทดลองประสิทธิภาพการวิเคราะห์ , อย่างไรก็ตาม , การแทรกแซง ( รายสัปดาห์และรายวัน regimens ) สุ่ม ขณะใดที่อาจอยู่นอกเหนือการควบคุมปัจจัย ควบคุมสำหรับ confounding ในการวิเคราะห์ชนิดนี้คือทฤษฎีไม่จำเป็น แต่ทำได้แต่เพิ่มเหอะ ( 19 ) ทั้งหมดวิเคราะห์ทดสอบสำหรับ confounding ผลของมารดาอายุ fundal ความสูงเริ่มต้นจากสมาธิ ความเท่าเทียมกัน และ SES . ให้วิเคราะห์ การทำผิดกฎหมายอาจถูกระบุว่าตัวแปรที่มีค่า P < 0.001 สำหรับเส้นหรือเส้นความสัมพันธ์ระหว่างฮีโมโกลบิน และแท็บเล็ต ผลรับประทาน ( สำหรับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ) หรือสมาคมใด ๆเชิงเส้นหรือเส้นของฮีโมโกลบินผลข้ามวันหรือรายสัปดาห์ยา ( เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิผล )ศักยภาพ confounding ถูกคิดโดยอาจแนะนำปัจจัยที่เพิ่มโอกาสเสี่ยงในการวิเคราะห์ที่สำคัญเป็นอิทธิพลหลักและเป็นปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องโดยวัดตัวแปร confounding ถือเป็นผลงานไม่สำคัญผลหลัก หากผลของเส้นหรือเส้นการเปลี่ยนแปลงตัวแปรที่อธิบายการตอบสนองหรือปฏิสัมพันธ์ระหว่างแบบรายวันและรายสัปดาห์ทาง <   10%