Implications and Recommendations for Equivalence Testing in Measures of Movement Behaviors: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Equivalence testing may provide complementary information to more frequently used statistical procedures because it determines whether physical behavior outcomes are statistically equivalent to criterion measures. A caveat of this procedure is the predetermined selection of upper and lower bounds of acceptable error around a specified zone of equivalence. With no clear guidelines available to assist researchers, these equivalence zones are arbitrarily selected. A scoping review of articles implementing equivalence testing was performed to determine the validity of physical behavior outcomes; the aim was to characterize how this procedure has been implemented and to provide recommendations. A literature search from five databases initially identified potentially 1,153 articles which resulted in the acceptance of 19 studies (20 arms) conducted in children/youth and 40 in adults (49 arms). Most studies were conducted in free-living conditions (children/youth = 13 arms; adults = 22 arms) and employed a ±10% equivalence zone. However, equivalence zones ranged from ±3% to ±25% with only a subset using absolute thresholds (e.g., ±1,000 steps/day). If these equivalence zones were increased or decreased by ±5%, 75% (15/20, children/youth) and 71% (35/49, adults), they would have exhibited opposing equivalence test outcomes (i.e., equivalent to nonequivalent or vice versa). This scoping review identifies the heterogeneous usage of equivalence testing in studies examining the accuracy of (in)activity measures. In the absence of evidence-based standardized equivalence criteria, presenting the percentage required to achieve statistical equivalence or using absolute thresholds as a proportion of the SD may be a better practice than arbitrarily selecting zones a priori.
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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 | 0,387 | 0,700 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».