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Design and analysis strategies to increase efficiency in malaria cluster-randomised trials by minimising between-cluster heterogeneity of outcomes

Cette étude démontre que l'exclusion des grappes aberrantes à l'état initial et l'ajustement pour les résultats initiaux peuvent améliorer significativement l'efficacité des essais randomisés par grappes sur le paludisme, particulièrement dans les contextes où les résultats au niveau des grappes présentent une forte persistance temporelle.

Joseph Biggs, Joseph D. Challenger, Francisco Saute, Carlos Chaccour, Edgard D. Dabira, Umberto D’Alessandro, Sarah G. S (…)2026-09-02
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Statistical Robustness and Follow-up Completeness of Survival Outcomes in Phase III Breast Cancer Trials

Cette étude méta-épidémiologique de 157 essais de phase III sur le cancer du sein révèle que les conclusions sur la survie manquent souvent de robustesse statistique, car le nombre de patients perdus de vue dépasse fréquemment le seuil de fragilité, suggérant que la signification statistique seule peut surestimer la stabilité des effets de traitement.

Yiru Hou, Dongyan Liu, Xuejing Zhang, Siqi Wang, Congtian Wu, Jiani Yuan, Xinxin Yan, Lanwei Guo, Huiyao Huang, Ning Li2026-09-02
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Distinguishing True Spillover Trends from Surveillance Bias in Detected Cases

Cet article soutient que distinguer les véritables tendances de débordement zoonotique du biais de surveillance nécessite une infrastructure robuste plutôt que de simples modélisations, démontrant à travers des simulations et une étude de cas sur la rage que si la direction de la tendance peut souvent être récupérée, les estimations d'amplitude sont hautement peu fiables et le désaccord entre les modèles doit être traité comme un signal critique pour le signalement.

Kendra Gilbertson, Iris Holmes, Ana Bento, Yining Sun, Caylee Falvo, Daniel Becker, Zulma Rojas-Sereno, Amanda Vicente-S (…)2026-09-02
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Structural Exposure to Research Retraction in the Global Scientific Citation Network

Cette étude utilise les données d'OpenAlex pour analyser le réseau mondial de citations scientifiques, révélant que la recherche rétractée est disproportionnellement concentrée dans le cœur de la plus grande composante connexe et présente une exposition structurelle plus élevée, particulièrement dans des domaines tels que la biochimie et la génétique, suggérant que les travaux rétractés sont plus centralement ancrés et connectés entre les communautés que les travaux non rétractés.

Zhang Bo2026-09-02
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Applying a Cognitive Diagnostic Model to Assess Clinical Reasoning: Q- Matrix Development and Known-Groups Validity Evidence from a Nationwide Medical Examination

Cette étude valide une matrice Q à sept attributs pour évaluer le raisonnement clinique lors d'un examen médical national coréen à l'aide d'un modèle DINA, démontrant une forte validité de groupes connus grâce à des différences de maîtrise significatives entre les étudiants de troisième et de quatrième année.

Seung-Joo Na2026-09-01
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Bayesian probabilistic heat-health warnings across all California neighborhoods for equitable resource allocation

Cet article présente un cadre de modélisation spatiale bayésienne hiérarchique qui génère des alertes de santé liées à la chaleur, probabilistes et spécifiques aux quartiers, à travers la Californie en estimant des seuils de température variables liés aux visites aux services d'urgence, permettant ainsi une allocation équitable des ressources et formant la base du système officiel de l'État, le CalHeatScore.

John Molitor2026-09-01
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Precision-weighted updating shows cross-task consistency as a bounded computational marker when precision gain is sufficiently large

Cette étude démontre que le coefficient de pondération de la précision (γ) dans le modèle CPSP-8 est un scalaire borné, sensible au pipeline, qui ne parvient pas à se généraliser en tant que biomarqueur portable à travers les tâches, à moins que le gain de précision ne soit suffisamment important, alors que les autres paramètres de décision ne fonctionnent que comme des commutateurs de mode.

轲 万2026-09-01
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Reliable AUC Evaluation for Positive-Unlabeled Classifiers: Calibrated Confidence Intervals under an Unknown Class Prior

Cet article propose une méthode pour dériver des intervalles de confiance bidirectionnels calibrés pour l'aire sous la courbe (AUC) réelle dans l'apprentissage positif-non étiqueté en récupérant exactement l'AUC cible à partir de métriques observables et en propageant l'incertitude de la fraction positive estimée, adressant ainsi le biais et le manque de fiabilité dans les évaluations de performance actuelles.

Vincent Looten2026-09-01