Considerations when designing, analyzing, and reporting reliability studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reliability studies have a long history in the physical therapy literature and their sophistication has evolved over the decades. Often, however, there has been incomplete reporting or a lack of coherence among study purpose, design, choice of analysis, sample size justification, and reporting of results. Two possible explanations for this oversight are a vaguely written purpose statement and statistical software that does not provide all essential information. OBJECTIVE: The goal of this masterclass is to provide considerations and resources to assist investigators structure a coherent reliability study design and subsequent presentation of results. DISCUSSION: This masterclass highlights the importance of framing a study purpose that clearly distinguishes between a hypothesis testing and parameter estimation study and appropriately labelling the study design. It also stresses the importance of stating whether the raters are the only ones of interest or whether they are intended to represent a larger group of raters, applying a sample size calculation consistent with the study purpose, and reporting results that align with the study purpose and design.
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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 | 0,604 | 0,843 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».