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Enregistrement W2473463309 · doi:10.1097/ede.0000000000000354

Is the Risk Difference Really a More Heterogeneous Measure?

2015· article· en· W2473463309 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésHomogeneity (statistics)Null hypothesisOdds ratioStatisticsStatistical hypothesis testingEconometricsOddsMathematicsStatistical powerSignificant differenceMeta-analysisMedicineLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are claims in the literature that the risk difference is a more heterogeneous measure than the odds ratio or risk ratio. These claims are based on surveys of meta-analyses showing that tests reject the null hypothesis of homogeneity more often for the risk difference than for the ratio measures. Discussions of this point have neglected the fact that homogeneity tests can have different levels of statistical power (i.e., different probabilities of rejecting the null when it is false) across different scales. We give hypothetical examples in which there is arguably equal heterogeneity across risk difference and odds ratio measures but in which the risk difference homogeneity test rejects more often, and therefore has higher power, than the odds ratio homogeneity test. These examples suggest that current empirical evidence for the claim that the risk difference is more heterogeneous is not at present satisfactory. Further research could consider other approaches to empirical comparisons of the heterogeneity of the three measures.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,611
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,138 · 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