Daily self‐reports resulted in information bias when assessing exposure duration to computer use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-reported exposure duration to computer use is widely used in exposure assessment, and this study examined the associated information bias in a repeated measures setting. METHODS: For 3 weeks, 30 undergraduate students reported daily cumulative computer-use duration and musculoskeletal symptoms at four random times per day. Usage-monitor software installed onto participant's personal computers provided the reference measure. We compared daily self-reported and software-recorded duration, and modeled the effect of musculoskeletal symptoms on observed differences. RESULTS: The relationships between daily self-reported and software-recorded computer-use duration varied greatly across subject with Spearman's correlations ranging from -0.22 to 0.8. Self-reports generally overestimated computer use when software-recorded durations were less than 3.6 hr, and underestimated when above 3.6 hr. Experiencing symptoms was related to a 0.15-hr increase in self-reported duration after controlling for software-recorded duration. CONCLUSIONS: Daily self-reported computer-use duration had a weak-to-moderate correlation with software-recorded duration, and their relationship changed slightly with musculoskeletal symptoms. Self-reports resulted in both non-differential and differential information bias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».