Statistical Inferences Using Effect Sizes in Human Endothelial Function Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Magnitudes of change in endothelial function research can be articulated using effect size statistics. Effect sizes are commonly used in reference to Cohen’s seminal guidelines of small ( d = 0.2), medium ( d = 0.5), and large ( d = 0.8). Quantitative analyses of effect size distributions across various research disciplines have revealed values differing from Cohen’s original recommendations. Here we examine effect size distributions in human endothelial function research, and the magnitude of small, medium, and large effects for macro and microvascular endothelial function. Methods Effect sizes reported as standardized mean differences were extracted from meta research available for endothelial function. A frequency distribution was constructed to sort effect sizes. The 25th, 50th, and 75th percentiles were used to derive small, medium, and large effects. Group sample sizes and publication year from primary studies were also extracted to observe any potential trends, related to these factors, in effect size reporting in endothelial function research. Results Seven hundred fifty-two effect sizes were extracted from eligible meta-analyses. We determined small ( d = 0.28), medium ( d = 0.69), and large ( d = 1.21) effects for endothelial function that corresponded to the 25th, 50th, and 75th percentile of the data distribution. Conclusion Our data indicate that direct application of Cohen’s guidelines would underestimate the magnitude of effects in human endothelial function research. This investigation facilitates future a priori power analyses, provides a practical guiding benchmark for the contextualization of an effect when no other information is available, and further encourages the reporting of effect sizes in endothelial function research.
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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 | 0,386 | 0,792 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».