Statistics for quantifying heterogeneity in univariate and bivariate meta-analyses of binary data: The case of meta-analyses of diagnostic accuracy
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
Heterogeneity in diagnostic meta-analyses is common because of the observational nature of diagnostic studies and the lack of standardization in the positivity criterion (cut-off value) for some tests. So far the unexplained heterogeneity across studies has been quantified by either using the I(2) statistic for a single parameter (i.e. either the sensitivity or the specificity) or visually examining the data in a receiver-operating characteristic space. In this paper, we derive improved I(2) statistics measuring heterogeneity for dichotomous outcomes, with a focus on diagnostic tests. We show that the currently used estimate of the 'typical' within-study variance proposed by Higgins and Thompson is not able to properly account for the variability of the within-study variance across studies for dichotomous variables. Therefore, when the between-study variance is large, the 'typical' within-study variance underestimates the expected within-study variance, and the corresponding I(2) is overestimated. We propose to use the expected value of the within-study variation in the construction of I(2) in cases of univariate and bivariate diagnostic meta-analyses. For bivariate diagnostic meta-analyses, we derive a bivariate version of I(2) that is able to account for the correlation between sensitivity and specificity. We illustrate the performance of these new estimators using simulated data as well as two real data sets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,138 | 0,488 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle