Comparison of different methods of measurement of aspirin resistance: using the appropriate statistic: reply
Notice bibliographique
Résumé
We thank Dr Lotrionte and coworkers for their interest in our work and their suggestion to use Bland–Altman analysis of agreement to complement the results presented in our original paper. 1 We agree with Lotrionte et al. that the Bland–Altman analysis of agreement is most useful in comparing two measurements of the same phenomenon, say a mass volume compared by ultrasonography and CT scan. 2 However, we must point out a major difference between such an analysis and the one presented in our paper. We compared tests that do not analyse the same phenomenon, and do not report results in a directly comparable way. In a paper published in 2003, Bland and Altman state that regression analysis in the evaluation of agreement is appropriate when two methods of measurement have different units. 3 Indeed, Bland and Altman argue that, as one type of measurement could not be simply replaced by the other, the most suitable analysis would be to predict one result by the other through regression. Accurately predicting one result by the other would allow to conclude on adequate agreement between the methods.
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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 | 0,029 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».