Multiple testing in orthopedic literature: a common problem?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Performing multiple tests in primary research is a frequent subject of discussion. This discussion originates from the fact that when multiple tests are performed, it becomes more likely to reject one of the null hypotheses, conditional on that these hypotheses are true and thus commit a type one error. Several correction methods for multiple testing are available. The primary aim of this study was to assess the quantity of articles published in two highly esteemed orthopedic journals in which multiple testing was performed. The secondary aims were to determine in which percentage of these studies a correction was performed and to assess the risk of committing a type one error if no correction was applied. METHODS: The 2010 annals of two orthopedic journals (A and B) were systematically hand searched by two independent investigators. All articles on original research in which statistics were applied were considered. Eligible publications were reviewed for the use of multiple testing with respect to predetermined criteria. RESULTS: A total of 763 titles were screened and 127 articles were identified and included in the analysis. A median of 15 statistical inference results were reported per publication in both journal A and B. Correction for multiple testing was performed in 15% of the articles published in journal A and in 6% from journal B. The estimated median risk of obtaining at least one significant result for uncorrected studies was calculated to be 54% for both journals. CONCLUSION: This study shows that the risk of false significant findings is considerable and that correcting for multiple testing is only performed in a small percentage of all articles published in the orthopedic literature reviewed.
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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 | 0,407 | 0,750 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».