Overinterpretation of Clinical Applicability in Molecular Diagnostic Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated whether articles on molecular diagnostic tests interpret appropriately the clinical applicability of their results. METHODS: We selected original-research articles published in 2006 that addressed the diagnostic value of a molecular test. We defined overinterpretation of clinical applicability by means of prespecified rules that evaluated study design, conclusions regarding applicability, presence of statements suggesting the need for further clinical evaluation of the test, and diagnostic accuracy. Two reviewers independently evaluated the articles; consensus was reached after discussion and arbitration by a third reviewer. RESULTS: Of 108 articles included in the study, 82 (76%) used a design that used healthy controls or alternative-diagnosis controls, only 15 (11%) addressed a clinically relevant population similar to that in which the test might be applied in practice, 104 articles (96%) made definitely favorable or promising statements regarding clinical applicability, and 61 (56%) of the articles apparently overinterpreted the clinical applicability of their findings. Articles published in journals with higher impact factors were more likely to overinterpret their results than those with lower impact factors (adjusted odds ratio, 1.71 per impact factor quartile; 95% CI, 1.09-2.69; P = 0.020). Overinterpretation was more common when authors were based in laboratories than in clinical settings (adjusted odds ratio, 18.7; 95% CI, 1.41-249; P = 0.036). CONCLUSIONS: Although expectations are high for new diagnostic tests based on molecular techniques, the majority of published research has involved preclinical phases of research. Overinterpretation of the clinical applicability of findings for new molecular diagnostic tests is common.
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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 | 0,579 | 0,836 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».