Observational Study Design in Veterinary Pathology, Part 2: Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies are a basis for much of our knowledge of veterinary pathology, yet considerations for conducting pathology-based observational studies are not readily available. In part 1 of this series, we offered advice on planning and carrying out an observational study. Part 2 of the series focuses on methodology. Our general recommendations are to consider using already-validated methods, published guidelines, data from primary sources, and quantitative analyses. We discuss 3 common methods in pathology research-histopathologic scoring, immunohistochemistry, and polymerase chain reaction-to illustrate principles of method validation. Some aspects of quality control include use of clear objective grading criteria, validation of key reagents, assessing sample quality, determining specificity and sensitivity, use of technical and biologic negative and positive controls, blinding of investigators, approaches to minimizing operator-dependent variation, measuring technical variation, and consistency in analysis of the different study groups. We close by discussing approaches to increasing the rigor of observational studies by corroborating results with complementary methods, using sufficiently large numbers of study subjects, consideration of the data in light of similar published studies, replicating the results in a second study population, and critical analysis of the study findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».