Sensitivity of discrete symmetry metrics: implications for metric choice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gait asymmetry is present in several pathological populations, including those with Parkinson’s disease, Huntington’s disease, and stroke survivors. Previous studies suggest that commonly used discrete symmetry metrics, which compare single bilateral variables, may not be equally sensitive to underlying effects of asymmetry, and the use of a metric with low sensitivity could result in unnecessarily low statistical power. The purpose of this study was to provide a comprehensive assessment of the sensitivity of commonly used discrete symmetry metrics to better inform design of future studies. Monte Carlo simulations were used to estimate the statistical power of each symmetry metric at a range of asymmetry magnitudes, group/condition variabilities, and sample sizes. Power was estimated by repeated comparison of simulated symmetric and asymmetric data with a paired t-test, where the proportion of significant results is equivalent to the power. Simulation results confirmed that not all common discrete symmetry metrics are equally sensitive to reference effects of asymmetry. Multiple symmetry metrics exhibit equivalent sensitivities, but the most sensitive discrete symmetry metric in all cases is a bilateral difference (e.g. left - right). A ratio (e.g. left/right) has poor sensitivity when group/condition variability is not small, but a log-transformation produces increased sensitivity. Additionally, two metrics which included an absolute value in their definitions showed increased sensitivity when the absolute value was removed. Future studies should consider metric sensitivity when designing analyses to reduce the possibility of underpowered research. Summary statement Statistical power is an important factor in study design. Our results show that not all discrete symmetry metrics have similar or sufficient sensitivity to detect effects of asymmetry.
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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 | 0,369 | 0,820 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».