The Cortisol Assessment List (CoAL) A tool to systematically document and evaluate cortisol assessment in blood, urine and saliva
Notice bibliographique
Résumé
Background: The reliable assessment of cortisol is a necessary requirement to produce replicable research. Several recommendations to increase cortisol assessment reliability exist. However, cortisol assessment methodology is still rather heterogeneous. For this reason, the Cortisol Assessment List (CoAL) was created.The CoAL can be used to guide researchers during the planning phase and document which measures were taken to increase cortisol data reliability in original studies. Moreover, the CoAL can be used to evaluate data quality in meta research. The items representing strategies to obtain reliable cortisol data can be weighted to indicate which are absolutely necessary to consider and which could be applied less restrictively in order to balance data quality and feasibility. In this paper, the construction process of the CoAL is described. Methods: Item synthesis of the CoAL included a literature search to extract empirically based suggestions regarding the reliable assessment of cortisol. Estimates for the item weighting system were obtained by inviting experts in the field to participate in an online survey (n = 25). Inter-rater reliability (IRR) of the CoAL, was determined by letting independent raters use the CoAL to evaluate a set of randomly selected original studies (k = 90). Results: (Cortisol Awakening Response (CAR): 52%; basal cortisol: 52%; reactive cortisol: 44%) in order to obtain reliable cortisol data. Inter-rater agreement was very high (Cohen's Kappa = .98 - 0.99), indicating sufficient psychometric quality of the CoAL. Discussion: The CoAL is the first tool to systematically plan, document and evaluate cortisol assessment. The survey results indicate that the majority of respondents are aware of essential requirements to increase data reliability. However, results were heterogeneous for some items, highlighting the need to start a process of developing a broad scientific consensus regarding reliable cortisol assessment. The implementation of the CoAL could be a first step in this direction. In conclusion, the CoAL reflects empirical evidence and expert knowledge regarding cortisol assessment and can be used as a flexible tool to plan and document empirical studies or evaluate cortisol data quality in meta 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 | 0,036 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».