Towards complete and accurate reporting of studies of diagnostic accuracy: the STARD initiative:The STARD initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background: To comprehend the results of diagnostic accuracy studies, readers must understand the design, conduct, analysis, and results of such studies. That goal can be achieved only through complete transparency from authors. Objective: To improve the accuracy and completeness of reporting of studies of diagnostic accuracy to allow readers to assess the potential for bias in the study and to evaluate its generalisability. Methods: The Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy (STARD) steering committee searched the literature to identify publications on the appropriate conduct and reporting of diagnostic studies and extracted potential items into an extensive list. Researchers, editors, and members of professional organisations shortened this list during a 2-day consensus meeting with the goal of developing a checklist and a generic flow diagram for studies of diagnostic accuracy. Results: The search for published guidelines on diagnostic research yielded 33 previously published checklists, from which we extracted a list of 75 potential items. The consensus meeting shortened the list to 25 items, using evidence on bias whenever available. A prototypical flow diagram provides information about the method of patient recruitment, the order of test execution and the numbers of patients undergoing the test under evaluation, the reference standard or both. Conclusions: Evaluation of research depends on complete and accurate reporting. If medical journals adopt the checklist and the flow diagram, the quality of reporting of studies of diagnostic accuracy should improve to the advantage of clinicians, researchers, reviewers, journals, and the public
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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 | 0,901 | 0,937 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,063 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,032 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».