Recovering the raw data behind a non-parametric survival curve
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers often wish to carry out additional calculations or analyses using the survival data from one or more studies of other authors. When it is not possible to obtain the raw data directly, reconstruction techniques provide a valuable alternative. Several authors have proposed methods/tools for extracting data from such curves using a digitizing software. Instead of using a digitizer to read in the coordinates from a raster image, we propose directly reading in the lines of the PostScript file of a vector image. METHODS: Using examples, and a formal error analysis, we illustrate the extent to which, with what accuracy and precision, and in what circumstances, this information can be recovered from the various electronic formats in which such curves are published. We focus on the additional precision, and elimination of observer variation, achieved by using vector-based formats rendered by PostScript, rather than the lower resolution image-based formats that have been analyzed up to now. We provide some R code to process these. RESULTS: If the raster-based images are available, one can reliably recover much of the original information that seems to be 'hidden' beneath published survival curves. If the original images can be obtained as a PostScript file, the data recovered from it can then be either input into these tools or processed directly. We found that the PostScript used by Stata discloses considerably more of the data hidden behind survival curves than that generated by other statistical packages. CONCLUSIONS: When it is not possible to obtain the raw data from the authors, reconstruction techniques are a valuable alternative. Compared with previous approaches, one advantage of ours is that there is no observer variation: there is no need to repeat the digitization process, since the extraction is completely replicable.
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.
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 | 0,055 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
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 découle