Ecological fallacy as a novel risk factor for poor translation in neuroscience research: A systematic review and simulation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Translational neuroscience is largely concerned with establishing causal links between biological processes and functional outcomes. Exciting new methods have emerged and top-tier biomedical journals are placing increasingly high demand for experiments that link outcomes. One pitfall to making these connections is the "ecological fallacy"-establishing a relationship between outcomes based on aggregate (averaged) results (a distinct issue from correlation vs causation). METHODS: To showcase the ecological fallacy, we first used simulated data to define and demonstrate the problem. Next, we performed a systematic review to determine the prevalence of the fallacy in top-tier biomedical journals (Science, Nature Medicine, Neuron, Nature, Nature Neuroscience, Cell). Based on our own research interests and specializations, we specifically focused on recent publications in the area of spinal cord injury and regenerative medicine. RESULTS: Of the articles reviewed which examined a relationship between central nervous system regeneration and a behavioural outcome, 100% (21/21) were subject to possible ecological fallacy. CONCLUSIONS: Ecological fallacy is highly prevalent in neuroscience research and could partially account for translation failures in this field. Reporting guidelines for in vivo experiments should include subject-level correlation analyses for the primary outcomes.
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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 | 0,035 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».