Extended biasplot command to assess bias, precision, and agreement in method comparison studies
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a new statistical methodology to assess the bias and precision of a new measurement method, which circumvents the deficiencies of the Bland and Altman (1986, Lancet 327: 307–310) limits of agreement method, was developed by Taffé (2018, Statistical Methods in Medical Research 27: 1650–1660). Later, the methodology was extended to assess the agreement. In addition, to allow for inferences, simultaneous confidence bands around the bias, precision, and agreement lines were developed (Taffé, 2020, Statistical Methods in Medical Research 29: 778–796). The goal of this article is to introduce the extended biasplot command, which implements these latest developments, and to illustrate its use by applying it to simulated data included with the command. Note that the Taffé method assumes that there are several measurements by one of the two measurement methods and possibly as few as one measurement by the other for each individual. The repeated measurements need not come from the reference standard but from any of the two measurement methods. This is a great advantage because it may sometimes be more feasible to gather repeated measurements either with the reference standard or the new measurement method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».