Quasi-Empirical Bayes Methodology for Improving Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the problem of heterogeneity among various studies to be combined in a meta-analysis. We adopt quasi-empirical Bayes methodology to predict the odds ratios for each study. As a result, the predicted odds ratios are pulled toward the estimated common odds ratio of the various studies under consideration. With strong heterogeneity among the studies, we jointly consider the display of the 95% CIs of the ORs and a Dixon's test (1950 Dixon , W. J. ( 1950 ). Analysis of extreme values . Ann. Math. Stat. 21 : 488 – 506 . [CSA] [Crossref] , [Google Scholar]) for “outliers” to exclude the “extreme” estimated ORs. We demonstrate the effectiveness of our methodology based on the data analyzed by Thompson and Pocock (1987 Thompson , S. G. , Pocock , S. J. ( 1987 ). Can Meta-analysis be trusted? Lancet 338 : 1127 – 1130 . [CSA] [CROSSREF] [Crossref] , [Google Scholar]) demonstrating the power of the new approach to meta-analysis to find statistical agreement in what looks like great disagreement via a chi-squared test. We believe our technique (i.e., minimum mean-square sense) will go a long way toward increasing the trustworthiness of meta-analysis.
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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 | 0,284 | 0,480 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».