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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 OpenAlexaff
Qilong Yi, Peter Wang, Yaohua He

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,218
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,558
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2180,558
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations34
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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