Methodological issues associated with using different cut-off points to categorize outcome variables.
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the factors that contribute to delay in seeking medical treatment for acute myocardial infarction (AMI) provides the basis for interventions that are intended to facilitate prompt care-seeking behaviour. However, operational definitions of delay time vary across research studies. The use of inconsistent cut-off times to distinguish between delayers and non-delayers is likely to compromise comparability and generalizability of the findings across studies. The purpose of this paper is to examine the impact of inconsistent operationalization of delay, in terms of cut-off times, on the validity of research findings pertaining to identifying its predictors. Secondary data analysis was performed using a sample of 73 patients who had recently experienced out-of-hospital AMI and concluded that their symptoms were related to the heart. Several regression models were built to examine the influence of using different cut-off times (1, 2, 3, 6, and 12 hours, median delay) on the number and nature of predictors ofAMI care-seeking delay. The impact of varying cut-off times on the explained variance, sensitivity, specificity, and predictive values associated with each regression model was examined. The use of different cut-off times produced different sets of independent predictors, which varied in number and nature. The variance explained by the different regression models as well as their classification indices varied. Use of different cut-off times for the definition of delay time led to inconsistent results. Thus, it is recommended that criteria be established among clinicians and researchers with regard to operationally defining care-seeking delay for AMI.
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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 | 0,581 | 0,691 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».