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Enregistrement W2151722761 · doi:10.1002/sim.3094

Hierarchical Bayesian spatiotemporal analysis of revascularization odds using smoothing splines

2007· article· en· W2151722761 sur OpenAlexaffabout
Giovani L. Silva, C. B. Dean, Theo Niyonsenga, Alain Vanasse

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésMarkov chain Monte CarloOddsBayesian probabilityRandom effects modelSmoothingBayesian inferenceStatisticsComputer scienceInferenceEconometricsMarkov chainMathematicsArtificial intelligenceLogistic regressionMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hierarchical Bayesian models are proposed for over-dispersed longitudinal spatially correlated binomial data. This class of models accounts for correlation among regions by using random effects and allows a flexible modelling of spatiotemporal odds by using smoothing splines. The aim is (i) to develop models which will identify temporal trends of odds and produce smoothed maps including regional effects, (ii) to specify Markov chain Monte Carlo (MCMC) inference for fitting such models, (iii) to study the sensitivity of such Bayesian binomial spline spatiotemporal analyses to prior assumptions, and (iv) to compare mechanisms for assessing goodness of fit. An analysis of regional variation for revascularization odds of patients hospitalized for acute coronary syndrome in Quebec motivates and illustrates the methods developed.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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