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Enregistrement W2142200036 · doi:10.1002/sim.3110

Reliability analysis for continuous measurements: Equivalence test for agreement

2007· article· en· W2142200036 sur OpenAlex
Qilong Yi, Peter Wang, Yaohua He

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkMemorial University of NewfoundlandCanadian Blood ServicesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityEquivalence (formal languages)Reliability (semiconductor)Inter-rater reliabilityComputer scienceReliability engineeringIntra-rater reliabilityStatisticsTest (biology)Consistency (knowledge bases)MathematicsRating scaleArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In tandem with the rapid development of medical technology, methods for assessing intrarater and interrater reliability or agreement across tools for continuous measurements have become an increasingly important research topic. Thus far, a number of reliability assessment methods have been proposed. Among them, the limits of agreement and repeatability coefficients were found to be the most useful tools for assessing reliability when measurements are on a continuous scale. However, both are considered as descriptive methods. The concepts of consistency or conformity require an equivalence test without which judgment would be subjective. In this paper we will extend the repeatability coefficient approach and propose an equivalence test that can be used to confirm the agreement between two or more measurement tools or assess interrater and intrarater reliability. Using this approach, a formula to calculate sample size will also be suggested and examples will be provided to illustrate the method.

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 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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,237 · 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