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Enregistrement W2350688841

Test niezależności chi-kwadrat i jego zastosowanie w interpretacji wyników badań klinicznych The chi-square independence test and its application in the clinical researches

2011· article· pl· W2350688841 sur OpenAlexaboutno aff
J. Kwasiborski, Maria Sobol

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languepl
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheologyMedicineGynecologyInternal medicinePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streszczenie Praca ma na celu krotkie i praktyczne omowienie zasad stosowania testu χ 2 , bez ktorego nie moze obyc sie analiza statystyczna ogromnej wiekszości publikowanych prac medycznych. W badaniach klinicznych bardzo czesto ma sie do czynienia z cechami niemierzalnymi, jakościowymi – chorzy klasyfikowani są pod wzgledem roznych kategorii. Typowymi zmiennymi tego rodzaju są: plec, wystepowanie określonej choroby czy zaszeregowanie chorych w roznych skalach – skali zaawansowania dlawicy piersiowej opracowanej przez Kanadyjskie Towarzystwo Kardiologiczne (ang. Canadian Cardiovascular Society – CCS), skali sluzącej do klasyfikacji ciezkości objawow niewydolności krązenia zaproponowanej przez Nowojorskie Towarzystwo Kardiologiczne (ang. New York Heart Association – NYHA) czy klasyfikacji Killipa-Kimballa opracowanej do oceny niewydolności serca w świezym zawale mieśnia sercowego. Czesto interesujący jest wplyw jednej cechy jakościowej na drugą ceche tego samego typu, np. wplywu plci na czestośc wystepowania danej choroby lub na rozklad punktacji CCS/NYHA w populacji chorych. W takim przypadku nalezy posluzyc sie odpowiednim aparatem obliczeniowym i testem statystycznym. Najcześciej stosowanym testem w takiej sytuacji jest opracowany w 1900 r. przez Karla Pearsona test niezalezności χ 2 . Sluzy on do weryfikacji hipotezy zerowej (H 0 ) – o braku roznic istotnych statystycznie miedzy rozpatrywanymi cechami. Obszar stosowalności tego testu obejmuje nie tylko analize czestości wystepowania cech jakościowych, ale rowniez analize zgodności cech ilościowych oraz przypadki badania zalezności cechy jakościowej od ilościowej. Analizowanie danych z wykorzystaniem testu χ 2 nie sprawia wiekszych problemow – pod warunkiem, ze badacz posiadl podstawową wiedze z zakresu statystyki. Nawet nie bedąc ekspertem w tej dziedzinie, lekarz prowadzący badania naukowe moze stac sie świadomym uzytkownikiem pakietu staty

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,261 · 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'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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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