Notice bibliographique
Résumé
DesignIt is one of the most common types of study conducted in clinical settings.A cross-sectional study is a one-time snapshot study.The investigator usually selects a sample (random, systematic etc.) from the target population.The exposure of interest (X), the disease of interest (Y) and other covariates (e.g., age, gender, socio-economic conditions and other potential risk behaviours) are measured in the selected population at one point of time.Finally, the association between X and Y is calculated. Example of a cross-sectional studyLet us design a study to assess the association of cholesterol and psoriasis.We include about 250 subjects (assuming that this sample size is adequate for the research question) from a Dermatology clinic.We assess the presence of psoriasis and measure cholesterol levels in all of them.We also record other features (demographics, socio-economic conditions, alcohol use etc).The analyses of the data collected will tell us the prevalence of psoriasis and hypercholesterolemia in these subjects and their association. Strengths, limitations, and biasesCross-sectional studies are useful to study exposures that do not change over time (e.g., blood group).They are often cost-and time-efficient.They can be used to generate new hypotheses for future research and are often conducted before initiating a clinical trial or a longitudinal study.However, there are certain limitations of these studiesone usually cannot comment on the temporality of events How to cite this article: Setia MS.Observational studies: How to go about them?Indian
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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 | 0,128 | 0,331 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».