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Enregistrement W1958430315 · doi:10.1002/cjs.11207

Response‐dependent two‐phase sampling designs for biomarker studies

2014· article· en· W1958430315 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael A. McIsaac, Richard J. Cook

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Statistics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Inference
Établissements canadiensUniversity of WaterlooQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverse probabilityEstimatorStatisticsMathematicsOptimal designRobustness (evolution)Parametric statisticsSimple random sampleContext (archaeology)Sampling (signal processing)Sampling designComputer scienceMathematical optimizationBayesian probabilityPopulationMedicinePosterior probability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two‐phase sampling designs are developed and investigated for use in the context of a rheumatology study where interest lies in the association between a biomarker with an expensive assay and disease progression. We derive optimal phase‐II stratum‐specific sampling probabilities for analyses from parametric maximum likelihood (ML), mean score (MS), inverse probability weighted (IPW) and augmented inverse probability weighted estimating equations (AIPW). The easy‐to‐implement optimally efficient design for the MS estimator is found to be asymptotically optimal for the IPW and AIPW estimators we consider, and is shown to result in efficiency gains over balanced and simple random sampling even when analyses are likelihood‐based. We further demonstrate the robustness of this optimal design and show that it results in very efficient estimation even when the model or parameters used in its derivation are misspecified. The Canadian Journal of Statistics 42: 268–284; 2014 © 2014 Statistical Society of Canada

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,425
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,045 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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