P3-S1.02 Evaluation of screening tests for<i>Chlamydia trachomatis</i>: bias associated with the patient infected status algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This study illustrates the bias associated with the use of an estimation approach called the patient infected status algorithm (PISA), which has been recently introduced and is increasingly used to produce sensitivity, and specificity estimates for Chlamydia trachomatis sand Neisseria gonorrhoea screening tests. PISA-based estimates have been published in the medical and microbiological literature and have been included in FDA approved package inserts of nucleic acid amplification tests for detecting Chlamydia trachomatis . In this study, we show that the PISA is an estimation procedure that can produce biased estimates of sensitivity, specificity and prevalence parameters. In a series of simulated scenarios we considered, none of the 95% CIs for PISA-based estimates of sensitivity and prevalence contained the true values. In addition, we show that the PISA-based estimates of sensitivity and specificity change markedly as the true prevalence changes. Thus, like earlier estimates such as discrepant analysis based estimates and unadjusted culture-based estimates of sensitivity and specificity, PISA based estimates are also biased.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».