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Enregistrement W4213430520 · doi:10.5539/ijsp.v11n2p61

Reliability of a Meta-analysis of Air Quality−Asthma Cohort Studies

2022· article· en· W4213430520 sur OpenAlexvenueno aff
S. Stanley Young, Kai-Chieh Cheng, Jinhua Chen, Shu‐Chuan Chen, Warren B. Kindzierski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics and Probability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatisticsConfidence intervalMathematicsInterquartile rangeMeta-analysisAsthmaCohortMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,496
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,746
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4960,746
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,034
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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