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Enregistrement W4388219924 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2023.4732

Notice of Retraction: Worthington MA et al. Dynamic Prediction of Outcomes for Youth at Clinical High Risk for Psychosis: A Joint Modeling Approach. <i>JAMA Psychiatry.</i> 2023;80(10):1017-1025.

2023· article· en· W4388219924 sur OpenAlexaff
Tyrone D. Cannon, Michelle Worthington, Jean Addington, Carrie E. Bearden, Kristin S. Cadenhead, Barbara A. Cornblatt, Matcheri S. Keshavan, Cole A. Lympus, Daniel H. Mathalon, Diana O. Perkins, William S. Stone, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Yize Zhao

Dossier post-publication

OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisNoticePsychiatryMedicinePsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor In consulting with another group attempting to replicate our analyses, we have identified a coding error in the joint modeling analyses in our article, "Dynamic Prediction of Outcomes for Youth at Clinical High Risk for Psychosis: A Joint Modeling Approach," 1 published online on August 2, 2023, and in the October 2023 issue of JAMA Psychiatry.Specifically, the converter by time interaction term used in the feature selection phase of the longitudinal mixed-effects analyses was mistakenly retained in the longitudinal mixed-effects component of the joint models, but only the time effect should have been used in this phase.As a result of this error, the short-term longitudinal features used to boost performance of the baseline prediction models contained information on the outcomes to be predicted, making them not about prediction per se but about describing differential change as a function of outcome.The results for the base models and the feature selection stage are correct, but the results for the joint models that combine the base models and the selected longitudinal features are subject to this error.When the joint model analyses were rerun with the correct coding, they no longer showed improved prediction accuracy over and above the performance of the Cox regression models incorporating baseline-only predictors.Because the primary significance and novelty of the article were based on improved prediction in joint models incorporating information on short-term clinical change, we have requested that the article be retracted.Until studies of new samples are completed, short-term (baseline to 2-month) clinical change cannot be used to boost the performance of baseline-only prediction models of psychosis and remission of clinical high-risk status.We apologize for any confusion this error may have caused.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0130,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,011

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Intégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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