Effect of dependent errors in the assessment of diagnostic or screening test accuracy when the reference standard is imperfect
Notice bibliographique
Résumé
When no gold standard is available to evaluate a diagnostic or screening test, as is often the case, an imperfect reference standard test must be used instead. Furthermore, the errors of the test and its reference standard may not be independent. Some authors have opined that positively dependent errors will lead to overestimation of test performance. Although positive dependence does increase agreement between the test and the reference standard, it is not clear if test accuracy will necessarily be overestimated in this situation, and the case of negatively associated test errors is even less clear. To examine this issue in more detail, we derive the apparent sensitivity, specificity, and overall accuracy of a test relative to an imperfect reference standard and the bias in these parameters. We demonstrate that either positive or negative bias can occur if the reference standard is imperfect. The type and magnitude of bias depend on several components: the disease prevalence, the true test sensitivity and specificity, the covariance between the false-negative test errors among the true disease cases, and the covariance between the false-positive test errors among the true noncases. If, for example, sensitivity and specificity are 0.8 for both the test and reference standard and the errors have a moderate positive dependence, test sensitivity is then underestimated at low prevalence but overestimated at high prevalence, while the opposite occurs for specificity. We illustrate these ideas through general numerical calculations and an empirical example of screening for breast cancer with magnetic resonance imaging and mammography.
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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 | 0,071 | 0,349 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».