Chapter 5: Assessing Risk of Bias as a Domain of Quality in Medical Test Studies
Notice bibliographique
Résumé
Assessing methodological quality is a necessary activity for any systematic review, including those evaluating the evidence for studies of medical test performance. Judging the overall quality of an individual study involves examining the size of the study, the direction and degree of findings, the relevance of the study, and the risk of bias in the form of systematic error, internal validity, and other study limitations. In this chapter of the Methods Guide for Medical Test Reviews, we focus on the evaluation of risk of bias in the form of systematic error in an individual study as a distinctly important component of quality in studies of medical test performance, specifically in the context of estimating test performance (sensitivity and specificity). We make the following recommendations to systematic reviewers: 1) When assessing study limitations that are relevant to the test under evaluation, reviewers should select validated criteria that examine the risk of systematic error, 2) categorizing the risk of bias for individual studies as "low," "medium," or "high" is a useful way to proceed, and 3) methods for determining an overall categorization for the study limitations should be established a priori and documented clearly.
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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 | 0,424 | 0,667 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».