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Enregistrement W2577984904 · doi:10.12788/j.cmonc.0037

When is an answer not an answer?

2013· article· en· W2577984904 sur OpenAlexaff
David L. Streiner, Geoffrey R. Norman

Notice bibliographique

RevueCommunity Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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),

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,316
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,316
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0110,021
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0270,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,027

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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