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マスク着用を増やす介入の 影響を評価しています。データは一般化線型モデルで分析されました。 試験群と対照群の間の主要アウトカム(症状がありCOVID-19陽性)の割合に対するパラメトリック検定で有意性が主張された。重要なのは、研究参加者を登録する際の非盲検スタッフの行動が、
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治療群と対照群の間の最も有意な違いの1つであり、治療群と対照群の分母の有意な不均衡に寄与していることが わかったことです。 この不均衡につながる潜在的なバイアスは、数ではなく率を評価する際には注意が必要であることを示唆しています。