Statistical Approaches in the Studies Assessing Associations between Human Milk Immune Composition and Allergic Diseases: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of studies are focusing on the associations between human milk (HM) immunological composition and allergic diseases. This scoping review aims to identify statistical methods applied in the field and highlight pitfalls and unmet needs. A comprehensive literature search in MEDLINE and Embase retrieved 13,607 unique records. Following title/abstract screening, 29 studies met the selection criteria and were included in this review. We found that definitions of colostrum and mature milk varied across the studies. A total of 17 out of 29 (59%) studies collected samples longitudinally, but only 12% of these used serial (longitudinal) analyses. Multivariable analysis was used in 45% of the studies, but statistical approaches to modelling varied largely across the studies. Types of variables included as potential confounding factors differed considerably between models. Discrimination analysis was absent from all studies and only a single study reported classification measures. Outcomes of this scoping review highlight lack of standardization, both in data collection and handling, which remains one of the main challenges in the field. Improved standardization could be obtained by a consensus group of researchers and clinicians that could recommend appropriate methods to be applied in future prospective studies, as well as already existing datasets.
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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 | 0,069 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».