Notice bibliographique
Résumé
hen your beloved authors were studying research and statistics, around the time that Methuselah was celebrating his first birthday, we thought we knew the difference between hypothesis testing and hypothesis generating.With the former, you begin with a question, design a study to answer it, carry it out, and then do some statistical mumbo-jumbo on the data to determine if you have reasonable evidence to answer the question.With the latter, usually done after you've answered the main questions, you don't have any preconceived idea of what's going on, so you analyze anything that moves.We know that's not really kosher, because the probability of finding something just by chance (a Type I error) increases astronomically as you do more tests. 1So, in the hypothesis generating phase, you don't come to any conclusions; you just say, "That's an interesting finding.Now we'll have to do a real study to see if our observation holds up."Well, we thought we knew the difference, but something must have changed over the past few centuries when we weren't paying too much attention.The reason for our puzzlement is an article by Hurvitz et al 2 about the relative effectiveness of trastuzumab emtansine (T-DM1) compared with trastuzumab plus docetaxel (HT) in patients with metastatic breast cancer.First, a bit about the study itself.This was a phase 2, multicenter open label randomized controlled trial."Phase 2" means it's not yet ready for prime time, 3 and "open label" means that nobody was blinded regarding who got what.("Multicenter" means a great opportunity for the investigators to rack up frequent flier points.)There were 137 women with HER2-positive metastatic breast cancer or recurrent locally advanced breast cancer, randomly divided between the 2 groups.The primary endpoints were progressionfree survival (PFS) and safety, both assessed by the investigators.Key secondary endpoints were overall survival (OS), objective response rate (ORR),
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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 | 0,035 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,027 |
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 ».