Is there a need of providing at least 3 decimal <i>P</i>-value to avoid type 1 error in a clinical research?
Notice bibliographique
Résumé
The original article entitled ‘Density of aortopulmonary collaterals predicts in-hospital outcome in tetralogy of Fallot with pulmonary stenosis’ published by Fang et al. in 2021 in your reputed journal. This article is well written and provides evidence for clinicians. The aim of this study was to characterize the anatomy of aortopulmonary collateral (APC) arteries in tetralogy of Fallot and pulmonary stenosis and to determine whether APC density identified on preoperative multidetector cardiac computed tomography predicts in-hospital outcome [1]. I want to congratulate all the authors as they did good job to accomplish the aim of the study. After reading this article thoroughly, I am able to explain more clearly about P-value and 95% confidence interval (CI) of odds ratio for multivariable to avoid false-positive results in clinical research. On p. 311, there is subheading of ‘Predictors for the composite outcome’ in which multivariable analysis result was narrated as high APC density [odds ratio 2.585 (1.152–5.800), P = 0.02] and low Nakata index [odds ratio: 0.460 (0.206–1.028), P = 0.05] as independent predictors for the composite outcome. And also in Table 2 which was headed as ‘Univariable and multivariable logistic regression on predictors associated with composite outcome’ presented the adjusted odds ratio of Nakata index (mm2/m2) (for each 0.1 mm2/m2 increase) as adjusted odds ratio: 0.460 (95% CI: 0.206, 1.028), P-value = 0.05. On the basis of these results, authors conclude that low Nakata index as an independent predictor for the composite outcome should be re-evaluated by reviewers and by authors as we know that 95% CI of adjusted odds ratio 0.460 of Nakata index was crossing null value of no effect, i.e. 1 (95% CI: 0.206, 1.028) (see Figure 1), and even P-value was given in 2 decimals (P = 0.05) which might be under power and hinder the true effect. Generally, we give P-value in 3 decimals. Various statistical software like SPSS, R, Stata, etc., provide P-value or significance value in 3 or >3 decimals to avoid false-positive results or type 1 error that is ‘rejecting the null hypothesis when it is right’ [2]. But on the contrary, in this article, only 2 decimals were given (P = 0.05). It might be 0.051 or 0.054 and on rounding off it becomes 0.05 (when researcher provides 2 decimal P-value) which might be taken as statistically significant which is not in fact when we look at 95% CI of odds ratio crossing null value of no effect, i.e. 1. It might commit ‘type 1 error’, although it is very low. It is requested to the esteemed reviewers to get P-values in at least 3 decimals for more clarification in clinical research to avoid unintentional type 1 error. Forest plot showing adjusted odds ratio and their 95% confidence interval for predicting composite outcome. The figure shows that 95% confidence interval of Nakata index is crossing null value of 1, i.e. line of no effect, whereas 95% confidence interval of aortopulmonary collateral density is not crossing null value of 1.
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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 | 0,129 | 0,492 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,010 |
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 ».