Dynamic Interrupted Time Series
Dynamic Interrupted Time Series (Dynamic ITS) extends the standard ITS design by allowing intervention effects to build up, decay, or shift over multiple time lags rather than assuming a single instantaneous level change. It estimates how an intervention's impact evolves across time periods, making it especially suited to public health, health services research, and policy evaluation where effects accumulate gradually or wear off after initial impact.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Lopez Bernal, J., Cummins, S., & Gasparrini, A. (2017). Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, 46(1), 348-355. · DOI 10.1093/ije/dyw098
- Wagner, A. K., Soumerai, S. B., Zhang, F., & Ross-Degnan, D. (2002). Segmented regression analysis of interrupted time series studies in medication use research. Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 27(4), 299-309. · DOI 10.1046/j.1365-2710.2002.00430.x
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.