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Enregistrement W2593926725 · doi:10.1016/j.jclinepi.2017.02.010

Simple randomization did not protect against bias in smaller trials

2017· article· en· W2593926725 sur OpenAlexafffund
Tri‐Long Nguyen, Gary S. Collins, André Lamy, P.J. Devereaux, Jean‐Pierre Daurès, Paul Landais, Yannick Le Manach

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAll-India Institute of Medical Sciences
Mots-clésRandomizationSimple (philosophy)Clinical trialMedicineStatisticsMathematicsComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,475
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,797
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4750,797
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,013
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,015
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,003

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 Opus0,954
Tête enseignante GPT0,734
Écart entre enseignants0,220 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations76
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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