Empirical likelihood confidence regions for the evaluation of continuous‐scale diagnostic tests in the presence of verification bias
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
Abstract In a continuous‐scale diagnostic test, when a cut‐off level is given, the performance of the test in distinguishing diseased subjects from non‐diseased subjects can be evaluated by its sensitivity and specificity. Joint inferences for sensitivity and specificity as well as cut‐off level play an important role in the assessment of the diagnostic accuracy of the test. Most current studies on this topic focus on complete data cases. However, in some studies, only a portion of subjects given their screening test results ultimately have their true disease status verified. In addition, the verification may depend on the test result and the subject's observed characteristics. Directly applying full data methods to verified subjects results in biased estimates, known as verification bias. In this paper, based on a general framework that combines empirical likelihood and general estimation equations with nuisance parameters, we propose various bias‐corrected joint empirical likelihood confidence regions for sensitivity and specificity with verification‐biased data. Thorough simulation studies are conducted to compare the finite sample performance of the proposed confidence regions in terms of coverage probabilities, and some suggestions are provided accordingly. Finally, an example is provided to illustrate the proposed methods. The Canadian Journal of Statistics 41: 398–420; 2013 © 2013 Statistical Society of Canada
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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 | 0,003 | 0,059 |
| 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 | 0,000 | 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