Reproducibility of impaired glucose tolerance (IGT) and impaired fasting glucose (IFG) classification: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The classifications of impaired glucose tolerance (IGT) and impaired fasting glucose (IFG) represent glucose levels above normal, but below the decision threshold for diabetes. We sought to determine what the reproducibility of these classifications was when repeat tests were performed by conducting a systematic review of the literature. METHODS: All primary studies published in English of any study design were included. Studies were excluded if they did not follow the World Health Organization or American Diabetes Association diagnostic criteria, used whole blood as the specimen type, a glucose meter for analysis, or performed repeat testing greater than 8 weeks apart. RESULTS: Five papers had reproducibility data for IGT or IFG, two of which where from the same population but sampled differently. The kappa coefficients, indicating agreement between repeat tests that exceeded chance, indicated poor to fair agreement for IGT (0.04, 0.22, 0.38, 0.42) and moderate agreement for IFG (0.44 and 0.56). Similarly, the observed reproducibility was slightly lower for IGT (33%, 44%, 47%, 48%) compared to IFG (51%, 64%). In two studies for which data were available for both IGT and IFG, the average reproducibility was lower (49%) for the prediabetes group compared to the diabetes group (73%) or the normal group (93%). CONCLUSIONS: Poor reproducibility of IGT and IFG classification suggests caution should be exercised when interpreting a single test result.
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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 | 0,058 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».