Heterogeneity and Power in Clinical Biomarker Studies
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.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many recent studies have suggested the possibility that a variety of different biomarkers may be associated with treatment outcome. However, it is also apparent that some of these biomarkers are heterogeneously distributed within a tumor. Due to this heterogeneous distribution of the biomarker, the association sought may appear weak or nonexistent. Thus, there is a wide range of conclusions in the literature on the association between a biomarker and an outcome. RESULTS: This article presents how to quantify the heterogeneity and how it influences the observed effect size and the ability to detect it (power of the study). It can be shown that the estimated effect size and the power of the study are diminished when the biomarker is measured with error. The estimated effect of the association with outcome of the average of several replicates per patient is closer to the true effect size when the number of replicates increases. CONCLUSION: The first step in designing a study of association between a biomarker and outcome is to conduct a pilot study in which several measurements per patient are taken. Based on these data, the heterogeneity of the marker within and between individuals can be estimated and used in the process of designing an appropriate study of the association between the biomarker and outcome.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,553 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle