Modeling continuous diagnostic test data using approximate Dirichlet process distributions
Notice bibliographique
Résumé
There is now a large literature on the analysis of diagnostic test data. In the absence of a gold standard test, latent class analysis is most often used to estimate the prevalence of the condition of interest and the properties of the diagnostic tests. When test results are measured on a continuous scale, both parametric and nonparametric models have been proposed. Parametric methods such as the commonly used bi-normal model may not fit the data well; nonparametric methods developed to date have been relatively complex to apply in practice, and their properties have not been carefully evaluated in the diagnostic testing context. In this paper, we propose a simple yet flexible Bayesian nonparametric model which approximates a Dirichlet process for continuous data. We compare results from the nonparametric model with those from the bi-normal model via simulations, investigating both how much is lost in using a nonparametric model when the bi-normal model is correct and how much can be gained in using a nonparametric model when normality does not hold. We also carefully investigate the trade-offs that occur between flexibility and identifiability of the model as different Dirichlet process prior distributions are used. Motivated by an application to tuberculosis clustering, we extend our nonparametric model to accommodate two additional dichotomous tests and proceed to analyze these data using both the continuous test alone as well as all three tests together.
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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 | 0,025 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».