Completeness of reporting of simulation studies on responder analysis methods and simulation performance: a methodological survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the completeness of reporting of simulation studies on responder analysis methods and simulation performance. DESIGN: Systematic methodological survey. DATA SOURCES: We searched Embase, MEDLINE (via Ovid), PubMed and Web of Science Core Collection from inception to 9 October 2023. ELIGIBILITY CRITERIA: We included simulation studies comparing responder analysis methods and assessing simulation performance (bias, accuracy, precision or variance, power, type I and II errors and coverage). DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers extracted data and assessed simulation performance. We used descriptive analyses to summarise reporting quality and simulation performance. RESULTS: We identified seven simulation studies exploring augmented binary methods, distributional methods and model-based methods. No studies reported the starting seed, occurrence of failures during simulations, the random number generator used and the number of simulations. No studies reported simulation accuracy. Responder analysis results were not significantly influenced by covariate adjustment. Distributional methods remained adaptable even with skewed data. Compared with standard binary methods, augmented binary methods generated increased power and precision. When the threshold is in the tail of the distribution, a simple asymptotic Bayesian (SAB) distributional approach may not reduce uncertainty but can improve precision. CONCLUSION: Simulation studies comparing responder analysis methods exhibit suboptimal reporting quality. Compared with standard binary methods, augmented binary methods, distributional methods and model-based methods may be better choices, but there is no best one.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,631 | 0,889 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».