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Enregistrement W2154701217 · doi:10.1186/1471-2288-14-15

An overview of the statistical methods reported by studies using the Canadian community health survey

2014· review· en· W2154701217 sur OpenAlexaffabout
Dean Yergens, Daniel J. Dutton, Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEData scienceMedicineEnvironmental healthComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian Community Health Survey (CCHS) is a cross-sectional survey that has collected information on health determinants, health status and the utilization of the health system in Canada since 2001. Several hundred articles have been written utilizing the CCHS dataset. Previous analyses of statistical methods utilized in the literature have focused on a particular journal or set of journals to understand the statistical literacy required for understanding the published research. In this study, we describe the statistical methods referenced in the published literature utilizing the CCHS dataset(s). METHODS: A descriptive study was undertaken of references published in Medline, Embase, Web of Knowledge and Scopus associated with the CCHS. These references were imported into a Java application utilizing the searchable Apache Lucene text database and screened based upon pre-defined inclusion and exclusion criteria. Full-text PDF articles that met the inclusion criteria were then used for the identification of descriptive, elementary and regression statistical methods referenced in these articles. The identification of statistical methods occurred through an automated search of key words on the full-text articles utilizing the Java application. RESULTS: We identified 4811 references from the 4 bibliographical databases for possible inclusion. After exclusions, 663 references were used for the analysis. Descriptive statistics such as means or proportions were presented in a majority of the articles (97.7%). Elementary-level statistics such as t-tests were less frequently referenced (29.7%) than descriptive statistics. Regression methods were frequently referenced in the articles: 79.8% of articles contained reference to regression in general with logistic regression appearing most frequently in 67.1% of the articles. CONCLUSIONS: Our study shows a diverse set of analysis methods being referenced in the CCHS literature, however, the literature heavily relies on only a subset of all possible statistical tools. This information can be used in identifying gaps in statistical methods that could be applied to future analysis of public health surveys, insight into training and educational programs, and also identifies the level of statistical literacy needed to understand the published literature.

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)0,211
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,519
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2110,519
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0750,118
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,984
Tête enseignante GPT0,818
Écart entre enseignants0,166 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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