Observational Study Design in Veterinary Pathology, Part 1: Study Design
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies are the basis for much of our knowledge of veterinary pathology and are highly relevant to the daily practice of pathology. However, recommendations for conducting pathology-based observational studies are not readily available. In part 1 of this series, we offer advice on planning and conducting an observational study with examples from the veterinary pathology literature. Investigators should recognize the importance of creativity, insight, and innovation in devising studies that solve problems and fill important gaps in knowledge. Studies should focus on specific and testable hypotheses, questions, or objectives. The methodology is developed to support these goals. We consider the merits and limitations of different types of analytic and descriptive studies, as well as of prospective vs retrospective enrollment. Investigators should define clear inclusion and exclusion criteria and select adequate numbers of study subjects, including careful selection of the most appropriate controls. Studies of causality must consider the temporal relationships between variables and the advantages of measuring incident cases rather than prevalent cases. Investigators must consider unique aspects of studies based on archived laboratory case material and take particular care to consider and mitigate the potential for selection bias and information bias. We close by discussing approaches to adding value and impact to observational studies. Part 2 of the series focuses on methodology and validation of methods.
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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 | 0,299 | 0,372 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».