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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 OpenAlexaff
Charlie Poole, Ian Shrier, Tyler J. VanderWeele

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.

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)0,137
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,402
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1370,402
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,020
Communication savante0,0080,016
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,008
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 Opus0,611
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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