Notice bibliographique
Résumé
Clinicians frequently confront challenges when using diagnostic tests to help them decide whether the patient before them suffers from a particular target condition or diagnosis. The primary issues to consider when determining the validity of a diagnostic test study are how the authors assembled the patients and whether they used an appropriate reference standard in all patients to determine whether the patients did or did not have the target condition. Surgeons should be interested in the characteristics of the test that indicates the direction and magnitude of change in the probability of the target condition associated with a particular test result. The likelihood ratio best captures the link between the pretest probability of the target condition and the probability after the test results are obtained (also called the posttest probability). Many studies, however, present the properties of diagnostic tests in less clinically useful terms: sensitivity and specificity. Sensitivity denotes the proportion of people with the disorder in whom the test result is positive. Specificity denotes the proportion of people without the disorder in whom the test result is negative. Application of the guides presented in this article can allow surgeons to assess critically studies regarding a diagnostic test.
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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 | 0,100 | 0,580 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».