Reliability of a Meta-analysis of Air Quality−Asthma Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
What may be a contributing cause of the replication problem in science – multiple testing bias – was examined in this study. Independent analysis was performed on a meta-analysis of cohort studies associating ambient exposure to nitrogen dioxide (NO2) and fine particulate matter (PM2.5) with development of asthma. Statistical tests used in 19 base papers from the meta-analysis were counted. Test statistics and confidence intervals from the base papers used for meta-analysis were converted to p-values. A combined p-value plot for NO2 and PM2.5 was constructed to evaluate the effect heterogeneity of the p-values. Large numbers of statistical tests were estimated in the 19 base papers – median 13,824 (interquartile range 1,536−221,184). Given these numbers, there is little assurance that test statistics used from the base papers for meta-analysis are unbiased. The p-value plot of test statistics showed a two-component mixture. The shape of the p-value plot for NO2 suggests the use of questionable research practices related to small p-values in some of the cohort studies. All p-values for PM2.5 fall on a 45-degree line in the p-value plot indicating randomness. The claim that ambient exposure to NO2 and PM2.5 is associated with development of asthma is not supported by our analysis.
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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 | 0,496 | 0,746 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».