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Enregistrement W1991291241 · doi:10.1111/add.12131

The importance of indirect screening and objective gold standards: a response to <scp>T</scp>erplan (2012)

2013· letter· en· W1991291241 sur OpenAlexaff
Steven J. Ondersma, Dace S. Svikis, James M. LeBreton, David L. Streiner, Emily R. Grekin, Phebe Lam, Veronica Connors‐Burge

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGold standard (test)PsychologyMedicineSample (material)Clinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We wish to thank Dr Terplan for his comments 1 on our recent paper 2, and offer here a brief response. Our paper suggests that self-report during a structured interview is a poor gold standard for screener validation when under-reporting is likely. That is, the validity of direct screeners in such contexts may be falsely inflated by comparisons to an overly similar gold standard, resulting in high accuracy values despite the possibility that many may deny drug use during the interview as well as during screening. Using an objective gold standard with a sample of African American women, we demonstrated that a commonly used direct screener failed to identify the majority of those using drugs during pregnancy, and that a rigorously developed indirect screener identified a far greater proportion of at-risk women. Given our clear distinction between self-report and objective gold standards and the very poor performance of direct screening in our sample, it is surprising that Dr Terplan questions the need for a measure such as the Wayne Indirect Drug Use Screener (WIDUS). The direct screener in our study identified only 7% of women using drugs during pregnancy (37% when using its lowest possible cut score). It is difficult to see how this can be considered anything other than unacceptable. Further, the existence of other screeners with similar predictive accuracy is of limited relevance to the WIDUS if those accuracy values were derived against self-report gold standards. Dr Terplan fails to recognize this crucial distinction. Whether or not we need more screeners validated against self-report, we very much need more research on safe, practical ways to identify actual drug use during pregnancy. Dr Terplan's additional concerns relate to what might follow a positive indirect screen. Anticipating such questions, we wrote originally that: ‘Brief interventions that address substance use in a non-specific way, in the context of several other potential health risks, may be helpful … Future research should evaluate whether it is possible for a brief intervention to reduce drug use without directly presuming the presence of that behavior’ ([2], p. 2105). We are in the midst of a clinical trial testing just such an indirect brief intervention. Although outcome data are not yet available, 46 of 52 intervention group participants thus far (85%) report being more likely to make a personal change because of the intervention, with most specifically indicating a desire to reduce drug use in their home; this despite the lack of any presumption of drug use. Further, indirect screening actually presents far less risk to pregnant women than traditional approaches. Endorsing items such as: ‘Most of my friends smoke cigarettes’ is, by design, considerably less prejudicial than a positive urinalysis or direct admission of drug use. It would be irresponsible to simply ignore the many at-risk pregnant women who choose not to disclose drug use, or to respond only with bromides about education and empowerment. Creative approaches can and should be pursued vigorously. None.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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