Diagnostic randomized controlled trials: the final frontier
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians, patients, governments, third-party payers, and the public take for granted that diagnostic tests are accurate, safe and effective. However, we may be seriously misled if we are relying on robust study design to ensure accurate, safe, and effective diagnostic tests. Properly conducted, randomized controlled trials are the gold standard for assessing the effectiveness and safety of interventions, yet are rarely conducted in the assessment of diagnostic tests. Instead, diagnostic cohort studies are commonly performed to assess the characteristics of a diagnostic test including sensitivity and specificity. While diagnostic cohort studies can inform us about the relative accuracy of an experimental diagnostic intervention compared to a reference standard, they do not inform us about whether the differences in accuracy are clinically important, or the degree of clinical importance (in other words, the impact on patient outcomes). In this commentary we provide the advantages of the diagnostic randomized controlled trial and suggest a greater awareness and uptake in their conduct. Doing so will better ensure that patients are offered diagnostic procedures that will make a clinical difference.
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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 | 0,286 | 0,642 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».