Dichotomization: 2 × 2 (×2 × 2 × 2...) categories: infinite possibilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consumers of epidemiology may prefer to have one measure of risk arising from analysis of a 2-by-2 table. However, reporting a single measure of association, such as one odds ratio (OR) and 95% confidence interval, from a continuous exposure variable that was dichotomized withholds much potentially useful information. Results of this type of analysis are often reported for one such dichotomization, as if no other cutoffs were investigated or even possible. METHODS: This analysis demonstrates the effect of using different theory and data driven cutoffs on the relationship between body mass index and high cholesterol using National Health and Nutrition Examination Survey data. The recommended analytic approach, presentation of a graph of ORs for a range of cutoffs, is the focus of most of the results and discussion. RESULTS: These cutoff variations resulted in ORs between 1.1 and 1.9. This allows investigators to select a result that either strongly supports or provides negligible support for an association; a choice that is invisible to readers. The OR curve presents readers with more information about the exposure disease relationship than a single OR and 95% confidence interval. CONCLUSION: As well as offering results for additional cutoffs that may be of interest to readers, the OR curve provides an indication of whether the study focuses on a reasonable representation of the data or outlier results. It offers more information about trends in the association as the cutoff changes and the implications of random fluctuations than a single OR and 95% confidence interval.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».