Residuals and Outliers in Replicate Design Crossover Studies
Notice bibliographique
Résumé
Outliers in bioequivalence trials may arise through various mechanisms, requiring different interpretation and handling of such data points. For example, regulatory authorities might permit exclusion from analysis of outliers caused by product or process failure, while exclusion of outliers caused by subject-by-treatment interaction generally is not acceptable. In standard 2 x 2 crossover studies it is not possible to distinguish between relevant types of outliers based on statistical criteria alone. However, in replicate design (2-treatment, 4-period) crossover studies three types of outliers can be distinguished: (i) Subject outliers are usually unproblematic, at least regarding the analysis of bioequivalence, and may require no further action; (ii) Subject-by-formulation outliers may affect the outcome of the bioequivalence test but generally cannot simply be removed from analysis; and (iii) Removal of single-data-point outliers from analysis may be justified in certain cases. As a very simple but effective diagnostic tool for the identification and classification of outliers in replicate design crossover studies we propose to calculate and plot three types of residual corresponding to the three different types of outliers that can be distinguished. The residuals are obtained from four mutually orthogonal linear contrasts of the four data points associated with each subject. If preferred, outlier tests can be applied to the resulting sets of residuals after suitable standardization.
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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 | 0,047 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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.
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 ».