There is life beyond the statistical significance
Notice bibliographique
Résumé
This article challenges the "tyranny of P-value" and promote more valuable and applicable interpretations of the results of research on health care delivery. We provide here solid arguments to retire statistical significance as the unique way to interpret results, after presenting the current state of the debate inside the scientific community. Instead, we promote reporting the much more informative confidence intervals and eventually adding exact P-values. We also provide some clues to integrate statistical and clinical significance by referring to minimal important differences and integrating the effect size of an intervention and the certainty of evidence ideally using the GRADE approach. We have argued against interpreting or reporting results as statistically significant or statistically non-significant. We recommend showing important clinical benefits with their confidence intervals in cases of point estimates compatible with results benefits and even important harms. It seems fair to report the point estimate and the more likely values along with a very clear statement of the implications of extremes of the intervals. We recommend drawing conclusions, considering the multiple factors besides P-values such as certainty of the evidence for each outcome, net benefit, economic considerations and values and preferences. We use several examples and figures to illustrate different scenarios and further suggest a wording to standardize the reporting. Several statistical measures have a role in the scientific communication of studies, but it is time to understand that there is life beyond the statistical significance. There is a great opportunity for improvement towards a more complete interpretation and to a more standardized reporting.
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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 | 0,323 | 0,601 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,067 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».