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Enregistrement W2053049747 · doi:10.1093/aje/kwm077

Tyas et al. Respond to "Predictors of Rate of Change in Disease Progression"

2007· article· en· W2053049747 sur OpenAlexaff
Suzanne L. Tyas, Juan Carlos Salazar, David A. Snowdon, Mark Desrosiers, Kathryn Riley, Marta S. Mendiondo, Richard J. Kryscio

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseMedicineGerontologyDemographyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In her commentary (1), Dr. Glymour describes four phenomena leading to a spurious association between risk factors for disease onset and the rate of disease progression. We agree with Dr. Glymour that the one that is relevant to our study (2) is the issue of beginning observations in the middle of a developing pathologic process. The inability to begin observation at the initiation of a pathologic process is, of course, not unique to this study but instead challenges all studies of dementia as well as many other conditions. This issue is important to our study (2) because a number of our participants were diagnosed with dementia at their first assessment. Because we examined predictors of transitions in cognitive status across the trajectory from intact cognition to dementia, dementia was treated as an absorbing state (endpoint). Those women who already had dementia at the beginning of the study were thus excluded from our analyses. Contrary to Dr. Glymour's argument (1), however, we do not agree that this necessarily leads to spurious associations. Instead, our analyses found the opposite: adjusting for baseline status increased the odds ratios, indicating that our reported results of the effects of the covariates are, in fact, conservative.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0370,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,441
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,089 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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