Clinical research of kidney diseases 1: researchable questions and valid answers
Notice bibliographique
Résumé
Clinical epidemiology is the science of human disease investigation. It has a broad scope, ranging from the study of disease occurrence and prognosis to diagnostic and management options. This series of articles will discuss general and specific issues related to the design, analysis and interpretation of studies using nephrology examples. This first paper introduces general issues of ‘definition’ and ‘measurement’ in clinical studies, along with the related concepts of ‘reliability’ and ‘validity’, or ‘random’ error and ‘systematic’ error (bias). Much medical research can be simplified as the study of the frequency of an illness and the assessment of some ‘input–output relationship’ in a defined patient population. The purpose is to characterize specific diseases and establish whether an explanatory input variable or exposure (test, predictor or intervention) is related to an output or outcome (gold standard result, response variable or effect). The goal of research is to estimate these phenomena in the population (characteristics or parameters ) by making measurements on samples from the target population. The hope is that the study estimates be as close as possible to the true values in the population (accuracy) with little uncertainty (imprecision) around them ( Table 1 ). However, an error component exists in any study. This is the difference between the value observed in the sample and the true value or phenomenon of interest in the parent population.
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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 | 0,350 | 0,537 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,088 |
| Communication savante | 0,028 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».