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Enregistrement W2610270207 · doi:10.1177/0194599817704395

Statistical Considerations in Otolaryngology Journals

2017· article· en· W2610270207 sur OpenAlexaff
Brian W. Blakley, Bryan Janzen

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisMedical statisticsPublishingOtorhinolaryngologyStatisticsComputer scienceMedical literatureData scienceMedical physicsMedicineMathematicsPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistics can be intimidating for clinicians and reviewers. Statistics are often important and useful but can mislead. Elaborate statistics can support conclusions that contradict clinical experience. This article explores some statistically related insights. Statistical reasons for rejecting papers were collated, and the frequency and complexity of statistical tests in accepted, published papers in otolaryngology journals were then studied. Most statistical errors in papers are logical misinterpretations of information rather than lack of understanding of statistics. Otolaryngology papers tend to employ relatively straightforward statistics that should be useful for clinicians. Although evidence-based medicine has changed medical publishing, clinical knowledge is more important that statistical knowledge for clinical applications of statistics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,008

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 Opus0,682
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,130 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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