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Enregistrement W3027464055 · doi:10.1186/s12859-020-3494-x

MEPHAS: an interactive graphical user interface for medical and pharmaceutical statistical analysis with R and Shiny

2020· article· en· W3027464055 sur OpenAlexfundno aff
Yi Zhou, Siu-wai Leung, Shosuke Mizutani, Tatsuya Takagi, Yu‐Shi Tian

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Analysis with R
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsChinese Government ScholarshipChina Scholarship Council
Mots-clésComputer scienceGraphical user interfaceVisualizationInterface (matter)AnalyticsWorkstationUser interfaceScatter plotOS XData visualizationStatistical analysisData miningSoftwareProgramming languageMachine learningOperating systemStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Even though R is one of the most commonly used statistical computing environments, it lacks a graphical user interface (GUI) that appeals to students, researchers, lecturers, and practitioners in medicine and pharmacy for conducting standard data analytics. Current GUIs built on top of R, such as EZR and R-Commander, aim to facilitate R coding and visualization, but most of the functionalities are still accessed through a command-line interface (CLI). To assist practitioners of medicine and pharmacy and researchers to run most routines in fundamental statistical analysis, we developed an interactive GUI; i.e., MEPHAS, to support various web-based systems that are accessible from laptops, workstations, or tablets, under Windows, macOS (and IOS), or Linux. In addition to fundamental statistical analysis, advanced statistics such as the extended Cox regression and dimensional analyses including partial least squares regression (PLS-R) and sparse partial least squares regression (SPLS-R), are also available in MEPHAS. RESULTS: MEPHAS is a web-based GUI (https://alain003.phs.osaka-u.ac.jp/mephas/) that is based on a shiny framework. We also created the corresponding R package mephas (https://mephas.github.io/). Thus far, MEPHAS has supported four categories of statistics, including probability, hypothesis testing, regression models, and dimensional analyses. Instructions and help menus were accessible during the entire analytical process via the web-based GUI, particularly advanced dimensional data analysis that required much explanation. The GUI was designed to be intuitive for non-technical users to perform various statistical functions, e.g., managing data, customizing plots, setting parameters, and monitoring real-time results, without any R coding from users. All generated graphs can be saved to local machines, and tables can be downloaded as CSV files. CONCLUSION: MEPHAS is a free and open-source web-interactive GUI that was designed to support statistical data analyses and prediction for medical and pharmaceutical practitioners and researchers. It enables various medical and pharmaceutical statistical analyses through interactive parameter settings and dynamic visualization of the results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2130,075

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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