A Decision-Analytic Approach to Addressing the Evidence About Football and Chronic Traumatic Encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Doubts can be raised about almost any assertion that a particular exposure can lead to an increase in a given adverse health effect. Even some of the most well-accepted causal associations in public health, such as that linking cigarette smoking to increased lung cancer risk, have intriguing research questions remaining to be answered. The inquiry whether an exposure causes a disease is never wholly a yes/no question but ought to follow from an appraisal of the weight of evidence supporting the positive conclusion in light of any coherent theories casting doubt on this evidence and the data supporting these. More importantly, such an appraisal cannot be made sensibly without considering the relative consequences to public health and economic welfare of specific actions based on unwarranted credulity (false positives) versus unwarranted skepticism (false negatives). Here we appraise the weight of evidence for the premise that repeated head impacts (RHIs) in professional football can increase the incidence of chronic traumatic encephalopathy (CTE) and, in turn, cause a variety of cognitive and behavioral symptoms. We first dismiss four logical fallacies that should not affect the appraisal of the weight of evidence. We then examine four alternative hypotheses in which RHI is not associated with CTE or symptoms (or both), and we conclude that the chances are small that the RHI→ CTE→ symptoms link is coincidental or artifactual. In particular, we observe that there are many specific interventions for which, even under a skeptical appraisal of the weight of evidence, the costs of a false positive are smaller than the false negative costs of refusing to intervene.
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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 | 0,416 | 0,549 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».