Threshold-Free Measures for Assessing the Performance of Medical Screening Tests
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
BACKGROUND: The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) is frequently used as a performance measure for medical tests. It is a threshold-free measure that is independent of the disease prevalence rate. We evaluate the utility of the AUC against an alternate measure called the average positive predictive value (AP), in the setting of many medical screening programs where the disease has a low prevalence rate. METHODS: We define the two measures using a common notation system and show that both measures can be expressed as a weighted average of the density function of the diseased subjects. The weights for the AP include prevalence in some form, but those for the AUC do not. These measures are compared using two screening test examples under rare and common disease prevalence rates. RESULTS: The AP measures the predictive power of a test, which varies when the prevalence rate changes, unlike the AUC, which is prevalence independent. The relationship between the AP and the prevalence rate depends on the underlying screening/diagnostic test. Therefore, the AP provides relevant information to clinical researchers and regulators about how a test is likely to perform in a screening population. CONCLUSION: The AP is an attractive alternative to the AUC for the evaluation and comparison of medical screening tests. It could improve the effectiveness of screening programs during the planning stage.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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