Evaluating the accuracy of a geographic closed-ended approach to ethnicity measurement, a practical alternative
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Measuring ethnicity accurately is important for identifying ethnicity variations in disease risk. We evaluated the degree of agreement and accuracy of maternal ethnicity measured using the new standardized closed-ended geographically based ethnicity question and geographic reclassification of open-ended ethnicity questions from the Canadian census. Methods: A prospectively designed study of respondent agreement of mothers of healthy children age 1-5 years recruited through the TARGet Kids! practice based research network. For the primary analysis, the degree of agreement between geographic reclassification of the Canadian census maternal ethnicity variables and the new geographically based closed-ended maternal ethnicity variable completed by the same respondent was evaluated using a kappa analysis. Results: 862 mothers who completed both measures of ethnicity were included in the analysis. The kappa agreement statistic for the two definitions of maternal ethnicity was 0.87 (95% CI: 0.84-0.90) indicating good agreement. Overall accuracy of the measurement was 93%. Sensitivity and specificity ranged from 83-100% and 96-100% respectively. Conclusion: The new standardized closed-ended geographically based ethnicity question represents a practical alternative to widely used open-ended ethnicity questions. It may reduce risk of misinterpretation of ethnicity by respondents, simplify analysis and improve the accuracy of ethnicity measurement.
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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 | 0,253 | 0,477 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».