MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2188140823 · doi:10.1080/10691898.2013.11889688

The Evidence for Efficacy of HPV Vaccines: Investigations in Categorical Data Analysis

2013· article· en· W2188140823 sur OpenAlexaff
Alison L. Gibbs, Emery T. Goossens

Notice bibliographique

RevueJournal of Statistics Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésCategorical variableBiostatisticsContingency tableContext (archaeology)Statistical inferenceLogistic regressionStatisticsStatistical hypothesis testingComputer scienceData sciencePsychologyMedicineEconometricsMathematicsPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent approval of HPV vaccines and their widespread provision to young women provide an interesting context to gain experience with the application of statistical methods in current research. We demonstrate how we have used data extracted from a meta-analysis examining the efficacy of HPV vaccines in clinical trials with students in applied statistics courses at both introductory and intermediate university levels. The data are suitable for various techniques in categorical data analysis including comparison of proportions, analysis of contingency tables, logistic regression and log-linear models. These data are relevant to all young people and, because of their health science context, can be used in courses in biostatistics or the health sciences as they allow for further discussion of metaanalyses and randomized controlled trials. We also discuss how we have used these data to promote discussion of statistical issues such as statistical versus practical significance, independence, and a common misconception involving the interpretation of p-values.

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)0,405
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,834
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4050,834
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,014
Bibliométrie0,0130,025
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Statistics EducationMême sujetCervical Cancer and HPV ResearchTravaux en français237 207