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Enregistrement W1994298865 · doi:10.1371/journal.pone.0052221

Assessing Diagnostic Tests: How to Correct for the Combined Effects of Interpretation and Reference Standard

2012· article· en· W1994298865 sur OpenAlexfundno aff
Ahmet Omurtag, André A. Fenton

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSUNY Downstate Medical CenterNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeYork UniversityState University of New York
Mots-clésSensitivity (control systems)Reliability (semiconductor)Diagnostic accuracyGold standard (test)Reference valuesStandard deviationComputer scienceInterpreterDiagnostic testStatisticsStandard errorCalibrationInterpretation (philosophy)Medical physicsMedicineMathematicsRadiologyInternal medicinePediatricsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a general solution to the problem of determining diagnostic accuracy without the use of a perfect reference standard and in the presence of interpreter variability. The accuracy of a diagnostic test is typically determined by comparing its outcomes with those of an established reference standard. But the accuracy of the standard itself and those of the interpreters strongly influence such assessments. We use our solution to examine the effects of the properties of the standard, the reliability of the interpreters, and the prevalence of abnormality on the measured sensitivity and specificity. Our results provide a method of systematically adjusting the measured sensitivity and specificity in order to estimate their true values. The results are validated by simulations and their detailed application to specific cases are described.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,090
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,376
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0900,376
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,153 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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