Enhancing a Somatic Maturity Prediction Model

2014· article· en· 713 citations· W2002120939 sur OpenAlex· 10.1249/mss.0000000000000588

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Prédiction distillée sur la base complète

Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

Catégories candidates: Études des sciences et des technologies
Catégories consensuelles: aucune
Domaine: Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude: Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: Observationnel
Genre: Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants: 0,112
Score d'incertitude au seuil: 0,973
Statut de validation: machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,000
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,000
Bibliométrie	0,000	0,000
Études des sciences et des technologies	0,001	0,030
Communication savante	0,000	0,000
Science ouverte	0,000	0,000
Intégrité de la recherche	0,000	0,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	0,000

Scores machine (provisoires)

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

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.

Tête enseignante Opus0,018

Tête enseignante GPT0,260

Écart entre enseignants: 0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

PURPOSE: Assessing biological maturity in studies of children is challenging. Sex-specific regression equations developed using anthropometric measures are widely used to predict somatic maturity. However, prediction accuracy was not established in external samples. Thus, we aimed to evaluate the fit of these equations, assess for overfitting (adjusting as necessary), and calibrate using external samples. METHODS: We evaluated potential overfitting using the original Pediatric Bone Mineral Accrual Study (PBMAS; 79 boys and 72 girls; 7.5-17.5 yr). We assessed change in R and standard error of the estimate (SEE) with the addition of predictor variables. We determined the effect of within-subject correlation using cluster-robust variance and fivefold random splitting followed by forward-stepwise regression. We used dominant predictors from these splits to assess predictive abilities of various models. We calibrated using participants from the Healthy Bones Study III (HBS-III; 42 boys and 39 girls; 8.9-18.9 yr) and Harpenden Growth Study (HGS; 38 boys and 32 girls; 6.5-19.1 yr). RESULTS: Change in R and SEE was negligible when later predictors were added during step-by-step refitting of the original equations, suggesting overfitting. After redevelopment, new models included age × sitting height for boys (R, 0.91; SEE, 0.51) and age × height for girls (R, 0.90; SEE, 0.52). These models calibrated well in external samples; HBS boys: b0, 0.04 (0.05); b1, 0.98 (0.03); RMSE, 0.89; HBS girls: b0, 0.35 (0.04); b1, 1.01 (0.02); RMSE, 0.65; HGS boys: b0, -0.20 (0.02); b1, 1.02 (0.01); RMSE, 0.85; HGS girls: b0, -0.02 (0.03); b1, 0.97 (0.02); RMSE, 0.70; where b0 equals calibration intercept (standard error (SE)) and b1 equals calibration slope (SE), and RMSE equals root mean squared error (of prediction). We subsequently developed an age × height alternate for boys, allowing for predictions without sitting height. CONCLUSION: Our equations provided good fits in external samples and provide an alternative to commonly used models. Original prediction equations were simplified with no meaningful increase in estimation error.

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La notice

Revue: Medicine & Science in Sports & Exercise
Thématique: Forensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Domaine: Arts and Humanities
Établissements canadiens: St. Paul's HospitalVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaUniversity of SaskatchewanChild and Family Research Institute
Organismes subventionnaires: Canadian Institutes of Health Research
Mots-clés: OverfittingAnthropometryStatisticsLinear regressionMathematicsRegression analysisMean squared errorMaturity (psychological)MedicineDemographyPsychologyDevelopmental psychologyInternal medicineMachine learningComputer science
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2002120939