A measure of partial association for generalized estimating equations
Notice bibliographique
Résumé
In a regression setting, the partial correlation coefficient is often used as a measure of ‘standardized’ partial association between the outcome y and each of the covariates in x′ = [ x 1, . . . , x K ]. In a linear regression model estimated using ordinary least squares, with y as the response, the estimated partial correlation coefficient between y and x k can be shown to be a monotone function, denoted f (z), of the Z–statistic for testing if the regression coefficient of x k is 0. When y is non–normal and the data are clustered so that y and x are obtained from each member of a cluster, generalized estimating equations are often used to estimate the regression parameters of the model for y given x. In this paper, when using generalized estimating equations, we propose using the above transformation f ( z) of the GEE Z–statistic as a measure of partial association. Further, we also propose a coefficient of determination to measure the strength of association between the outcome variable and all of the covariates. To illustrate the method, we use a longitudinal study of the binary outcome heart toxicity from chemotherapy in children with leukaemia or sarcoma.
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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 | 0,118 | 0,317 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».