Asymmetrical reliability of the Alda Score favours a dichotomous representation of lithium responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Alda score is commonly used to quantify lithium responsiveness in bipolar disorder. Most often, this score is dichotomized into “responder” and “non-responder” categories, respectively. This practice is often criticized as inappropriate, since continuous variables are thought to invariably be “more informative” than their dichotomizations. We therefore investigated the degree of informativeness across raw and dichotomized versions of the Alda score, using data from a published study of the scale’s inter-rater reliability (n=59 raters of 12 standardized vignettes each). After learning a generative model for the relationship between observed and ground truth scores (the latter defined by a consensus rating of the 12 vignettes), we show that the dichotomized scale is more robust to inter-rater disagreement than the raw 0-10 scale. Further theoretical analysis shows that when a measure’s reliability is stronger at one extreme of the continuum—a scenario which has received little-to-no statistical attention, but which likely occurs for the Alda score ≥ 7—dichotomization of a continuous variable may be more informative concerning its ground truth value, particularly in the presence of noise. Our study suggests that research employing the Alda score of lithium responsiveness should continue using the dichotomous definition, particularly when data are sampled across multiple raters.
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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 | 0,112 | 0,366 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».