Notice bibliographique
Résumé
To evaluate a drug, statistical significance alone is insufficient and clinical significance is also necessary. This paper explains how to analyze clinical data with considering both statistical and clinical significance. The analysis is practiced by combining a confidence interval under null hypothesis with that under non-null hypothesis. The combination conveys one of the four possible results: (i) both significant, (ii) only significant in the former, (iii) only significant in the latter or (iv) neither significant. The four results constitute a quadripartite procedure. Corresponding tests are mentioned for describing Type I error rates and power. The empirical coverage is exhibited by Monte Carlo simulations. In superiority trials, the four results are interpreted as clinical superiority, statistical superiority, non-superiority and indeterminate respectively. The interpretation is opposite in inferiority trials. The combination poses a deflated Type I error rate, a decreased power and an increased sample size. The four results may helpful for a meticulous evaluation of drugs. Of these, non-superiority is another profile of equivalence and so it can also be used to interpret equivalence. This approach may prepare a convenience for interpreting discordant cases. Nevertheless, a larger data set is usually needed. An example is taken from a real trial in naturally acquired influenza.
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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 | 0,158 | 0,344 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».