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Enregistrement W2059629136 · doi:10.1002/sim.3766

Optimal two‐stage reliability studies

2009· article· en· W2059629136 sur OpenAlexaff
Ryan P. Browne, Stefan Steiner, Robert J. MacKay

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationReliability (semiconductor)Measure (data warehouse)Stage (stratigraphy)MathematicsStatisticsLimit (mathematics)CorrelationCorrelation coefficientComputer scienceReproducibilityData miningPower (physics)PhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intraclass correlation is often used to assess the reliability of a measurement system. There is a considerable literature devoted to optimizing the standard assessment plan in which a number of subjects are measured repeatedly. We propose a two-stage investigation, here called a leveraged plan (LP), where in Stage I, we measure a number of subjects once. Then in Stage II, we select a subset of subjects with extreme initial measurements for repeated measurement. For a fixed total number of measurements, we show that the optimal LP provides a more precise estimate of the intraclass correlation coefficient than does the optimal standard plan (SP). We provide a table for finding the optimal LP given the true intraclass correlation and a specified precision for the estimate. For a fixed total number of measurements N, a nearly optimal LP makes roughly N/2 measurements in Stage I and then selects roughly N/6 extreme subjects to re-measure thrice each in Stage II. We also compare optimal leveraged with optimal SPs when there is a limit on the number of times each subject can be re-measured.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,378 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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