A Threshold Dose-Response Model with Random Effects in Teratological Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Teratological experiments are controlled dose-response studies in which impregnated animals are randomly assigned to various exposure levels of a toxic substance. Subsequently, both continuous and discrete responses are recorded on the litters of fetuses that these animals produce. Discrete responses are usually binary in nature, such as the presence or absence of some fetal anomaly. This clustered binary data usually exhibits over-dispersion (or under-dispersion), which can be interpreted as either variation between litter response probabilities or intralitter correlation. To model the correlation and/or variation, the beta-binomial distribution has been assumed for the number of positive fetal responses within a litter. Although the mean of the beta-binomial model has been linked to dose-response functions, in terms of measuring over-dispersion, it may be a restrictive method in modeling data from teratological studies. Also for certain toxins, a threshold effect has been observed in the dose-response pattern of the data. We propose to incorporate a random effect into a general threshold dose-response model to account for the variation in responses, while at the same time estimating the threshold effect. We fit this model to a well-known data set in the field of teratology. Simulation studies are performed to assess the validity of the random effects threshold model in these types of studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».