Evidence of bias and variation in diagnostic accuracy studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies with methodologic shortcomings can overestimate the accuracy of a medical test. We sought to determine and compare the direction and magnitude of the effects of a number of potential sources of bias and variation in studies on estimates of diagnostic accuracy. METHODS: We identified meta-analyses of the diagnostic accuracy of tests through an electronic search of the databases MEDLINE, EMBASE, DARE and MEDION (1999-2002). We included meta-analyses with at least 10 primary studies without preselection based on design features. Pairs of reviewers independently extracted study characteristics and original data from the primary studies. We used a multivariable meta-epidemiologic regression model to investigate the direction and strength of the association between 15 study features on estimates of diagnostic accuracy. RESULTS: We selected 31 meta-analyses with 487 primary studies of test evaluations. Only 1 study had no design deficiencies. The quality of reporting was poor in most of the studies. We found significantly higher estimates of diagnostic accuracy in studies with nonconsecutive inclusion of patients (relative diagnostic odds ratio [RDOR] 1.5, 95% confidence interval [CI] 1.0-2.1) and retrospective data collection (RDOR 1.6, 95% CI 1.1-2.2). The estimates were highest in studies that had severe cases and healthy controls (RDOR 4.9, 95% CI 0.6-37.3). Studies that selected patients based on whether they had been referred for the index test, rather than on clinical symptoms, produced significantly lower estimates of diagnostic accuracy (RDOR 0.5, 95% CI 0.3-0.9). The variance between meta-analyses of the effect of design features was large to moderate for type of design (cohort v. case-control), the use of composite reference standards and the use of differential verification; the variance was close to zero for the other design features. INTERPRETATION: Shortcomings in study design can affect estimates of diagnostic accuracy, but the magnitude of the effect may vary from one situation to another. Design features and clinical characteristics of patient groups should be carefully considered by researchers when designing new studies and by readers when appraising the results of such studies. Unfortunately, incomplete reporting hampers the evaluation of potential sources of bias in diagnostic accuracy studies.
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.
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 | 0,510 | 0,752 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| 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; 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 ».