Enregistrement W2023232710 · doi:10.1016/j.jclinepi.2008.07.009

Using the entire cohort in the receiver operating characteristic analysis maximizes precision of the minimal important difference

2008· article· en· W2023232710 sur OpenAlexafffund

Dan Turner, Holger J. Schünemann, Lauren E. Griffith, Dorcas Beaton, Anne M. Griffiths, Jeffrey Critch, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2008

Typearticle

Langueen

DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology

ThématiqueInflammatory Bowel Disease

Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalMcMaster University

Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Commission

Mots-clésReceiver operating characteristicCutoffMedicineCohortMinimal clinically important differenceArea under the curveProspective cohort studyRating scaleStatisticsRating curveCohort studyInternal medicineMathematics

DOI10.1016/j.jclinepi.2008.07.009

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,085

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMétarecherche

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes

Score de désaccord entre enseignants0,915

Score d'incertitude au seuil0,451

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,085	0,138
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,004	0,003
Bibliométrie	0,002	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,003	0,002
Science ouverte	0,001	0,002
Intégrité de la recherche	0,002	0,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	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.

Tête enseignante Opus0,144

Tête enseignante GPT0,423

Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_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