143: Understanding the Pediatric Medical Literature: Which Statistical Tests Should Residents Know?
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been increasing emphasis on critical appraisal skills in medical training. This is reflected in both the requirements of the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) and the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME). However, little information exists to guide educators on developing relevant competencies. Research has shown that the majority of residents lack sufficient knowledge to understand data analysis in much of the published literature. We sought to determine which statistical concepts are most frequently reported in pediatric journals, in order to inform resident education in critical appraisal. We conducted a review of articles in seven pediatric journals previously reported to contain best evidence for clinical practice: (1) Archives of Diseases in Childhood, (2) British Medical Journal (BMJ), (3) Journal of the American Medical Association (JAMA), (4) Journal of Pediatrics, (5) Lancet, (6) New England Journal of Medicine, and (7) Pediatrics. For each of these publications, a single monthly issue was included (June 2009). Review of two additional months of publication is in progress. Original research articles enrolling at least one patient <18 years of age were considered eligible. Two independent reviewers abstracted relevant statistical tests and terms; disagreements were resolved by consensus. Descriptive statistics were used in determining the most common statistical tests in the relevant pediatric literature. We then determined the proportion of literature accessible to readers who understand the three most commonly reported statistical tests/procedures. A total of 102 articles met inclusion criteria. Of these, the majority were observational in design (n=88 [86%]). Fourteen studies (14%) did not use any inferential statistics, while the remainder employed at least one statistical test. The most commonly reported were the chi square test (n=37 [36%]), logistic regression (n=37 [36%]) and the t test (n=27 [26%]). A reader familiar with these three commonly reported tests would be able to understand 30% of the literature. ANOVA, Fisher's exact test, tests of correlation and linear regression were also used in more than 10% of articles. These results identify which statistical tests are most commonly used in the pediatric medical literature and therefore which tests are the most important for residents to understand. Such information could be used to 1) promote competency in critical appraisal, and 2) meet RCPSC and ACGME education guidelines.
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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 | 0,098 | 0,458 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».