Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitation professionals rarely ask questions about the etiology of health events or outcomes and may not have formal training or relevant experience in the design of studies whose intent is to identify causal factors. The case-control study, which is one design used to answer questions about etiology, is particularly difficult to understand and research has shown that this study design label is often used incorrectly. This paper outlines the main features of case-control studies, with a particular focus on sampling strategies. The goal is to educate clinical rehabilitation colleagues about the fundamental principles of this powerful epidemiologic design. Examples illustrate how the parameters of cumulative incidence, incidence-density, and prevalence are estimated and the effect of sampling strategy on these parameters. Also shown is how sampling strategy affects conclusions drawn about the effects of an exposure on outcome. Even when used appropriately, case-control studies are methodologically complex to design and analyze to ensure an unbiased answer to the research question. The hypothetical and real-life examples given here could be used as course material to educate rehabilitation researchers.
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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 | 0,646 | 0,825 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,028 |
| Communication savante | 0,019 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».