Statistical method use in public health research
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The content of public health research is often statistically complex. This review seeks to assess the breadth of statistical literacy required to understand this material, with a view to informing practitioners' statistical training. METHODS: We review the statistical content of original research articles published in 2011 in four major public health journals. Categories of statistical methodologies are identified and their frequency of use recorded. Methods' "usefulness" in terms of the extent to which their understanding increases accessibility to the literature is assessed. RESULTS: A total of 482 articles were reviewed and 30 categories of methods identified. Along with descriptive statistics (467 articles), regression analyses were also common, with logistic regression (206 articles) more than twice as prevalent as linear regression (95 articles). More complex regression models for use with clustered data were also commonly encountered, appearing in 96 articles. CONCLUSIONS: The public health literature features a wide variety of statistical methods, some of which are advanced. To ensure the literature remains accessible, training for public health practitioners should include statistical training that maximizes breadth as well as depth of understanding.
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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 | 0,105 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».