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Enregistrement W3087827713 · doi:10.1093/cdn/nzaa152

Regression to the Mean: A Statistical Phenomenon of Worthy Consideration in Anemia Research

2020· article· en· W3087827713 sur OpenAlexaff
Kelsey M Cochrane, Brock A. Williams, Jordie A. J. Fischer, Kaitlyn L. I. Samson, Lulu X Pei, Crystal D Karakochuk

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemoglobinCutoffAnemiaPlaceboRegression toward the meanPlacebo groupInternal medicinePopulationMedicineGastroenterologyStatisticsMathematicsPhysicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Regression to the mean (RTM) is a statistical phenomenon where second measurements are more likely to be closer to the mean. This is particularly observed in those with baseline values further from the mean. Anemic individuals (hemoglobin <120 g/L) are often recruited when evaluating iron supplementation programs, as they are more likely to elicit a greater hemoglobin response; however, they are also at greater risk for RTM as their baseline values are lower than the overall population mean. OBJECTIVE: The aim was to calculate and apply RTM to a previously conducted iron supplementation trial of women in Cambodia at increasingly severe baseline anemia cutoffs (hemoglobin <120 g/L, <115 g/L, and <110 g/L). METHODS: = 185) for 12 wk. Hemoglobin was measured at baseline and at 12 wk (endline), and change in hemoglobin was calculated in each group for each cutoff. RTM was calculated in the placebo group at each cutoff and applied to the change observed at each cutoff in the iron group to obtain the RTM-free effect. RESULTS: In the placebo group, mean change in hemoglobin increased as cutoffs became more extreme (0.9 g/L to 1.9 g/L in those with baseline hemoglobin <120 g/L and <110 g/L, respectively). RTM estimates similarly increased: 1.0 g/L (<120 g/L), 1.3 g/L (<115 g/L), and 1.8 g/L (<110g/L). When applying RTM to the iron group, we found that ∼10% of the "treatment effect" could be attributable to RTM at each cutoff. However, iron supplementation was still effective in increasing hemoglobin, with an increased effect in those with lower baseline values, as proven by the RTM-free effect at each cutoff: 8.7 g/L (<120 g/L), 10.9 g/L (<115 g/L), and 13.6g/L (<110 g/L). CONCLUSIONS: RTM may have accounted for ∼10% of the observed change in hemoglobin following iron supplementation; however, appropriate use of a placebo group in the statistical analyses of the trial controls for this potential RTM effect.

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)0,188
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,371
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1880,371
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,017
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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