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Enregistrement W2022033040 · doi:10.4103/1742-6413.56359

Surrogate indicators of sensitivity in gynecologic cytology: Can they be used to improve the measurement of sensitivity in the laboratory?

2009· article· en· W2022033040 sur OpenAlexaff
Andrew A. Renshaw, Fadi Brimo, Manon Auger

Notice bibliographique

RevueCytoJournal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)MedicineSquamous intraepithelial lesionInternal medicineCervical intraepithelial neoplasiaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Measuring the sensitivity of screening in gynecologic cytology in real life is problematic. However, other quality measures may correlate with sensitivity, including the atypical squamous cells (ASC)/squamous intraepithelial lesion (SIL) ratio. Whether these other measures can function as "surrogate indicators" for sensitivity and improve the assessment of sensitivity in the laboratory is not known. MATERIALS AND METHODS: We compared multiple quality measures with true screening sensitivity in a variety of situations. RESULTS: The abnormal rate, ASC rate, and ASC/SIL ratio were all highly correlated (r =.83 or greater) with sensitivity when the overall laboratory sensitivity was low (85%) but became less correlated (.64 or less) or uncorrelated when the screening sensitivity was higher (88% or 95%, respectively). Sensitivity was more highly correlated with the abnormal rate than the ASC/SIL ratio at low screening sensitivity. While thresholds could be set that were highly sensitive and specific for suboptimal screening, these thresholds were often less than one standard deviation away from the mean. CONCLUSION: The correlation of the abnormal rate and the ASC/SIL ratio with sensitivity depends on overall sensitivity. Standards to define minimum screening sensitivity can be defined, but these standards are relatively narrow. These features may limit the utility of these quality measures as surrogates for sensitivity.

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)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,401
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,401
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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