A Bayesian Analysis of the True Sensitivity of a Temporal Artery Biopsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The temporal artery biopsy (TAB) has long been the standard for diagnosing temporal arteritis (TA), but in practice this test is less than 100% sensitive; false-negative biopsy results are known to occur. The true sensitivity of a single TAB cannot be directly observed, because there is no true gold standard for comparison. The authors propose a mathematical method for calculating the true sensitivity of the TAB, using data from published bilateral TAB RESULTS: METHODS: Based on Bayesian methodology, this statistical technique can be used to calculate the true sensitivity of a single TAB with data from studies reporting the results of bilateral simultaneous TABs. This technique also allows for calculation of the true prevalence of TA in a study population. Bootstrap techniques are used to provide confidence intervals. This technique is applied to data derived from four studies in the literature. results. With this methodology, the sensitivity of a single TAB is calculated to be 87.1% (95% confidence interval, 81.8%-91.7%). CONCLUSIONS: Knowledge of the true sensitivity of any imperfect test is necessary for an accurate decision analysis, because it can affect the optimal diagnostic-therapeutic pathway. Although few studies report results of bilateral simultaneous TABs, such data are important because they permit the calculation of the true TAB sensitivity. The authors believe that this mathematical method is superior to observational methods (e.g., clinical criteria) for estimating the true sensitivity of a TAB.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle