The Evaluation of Diagnostic Tests for Sexually Transmitted Infections
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic tests should receive method- and use-effectiveness evaluations. Method-effectiveness evaluations determine sensitivity, specificity and predictive values for new tests. Use-effectiveness evaluations determine how practical or convenient a new test will be in a specific setting and may not be performed in a formal way in North American laboratories. To perform a clinical method evaluation of diagnostic tests, a good relationship between laboratory and clinical personnel is essential. Studies are usually conducted separately on populations of men and women, and should include sampling from different prevalence groups. Test performance comparisons may be made on a single specimen type or on more than one specimen from the same patient, which allows for the expansion of a reference standard and includes the ability of a particular assay, performed on a specimen type to diagnose an infected individual. The following components of the evaluation should be standardized and carefully followed: specimen identification; collection; transportation; processing; quality control; reading; proficiency testing; confirmatory testing; discordant analysis - sensitivity, specificity and predictive value calculations; and record keeping. Methods are available to determine whether sample results are true or false positives or negatives. Use-effectiveness evaluations might determine the stability or durability of supplies and equipment; the logistics of shipping, receiving and storing supplies; the clarity and completeness of test instructions; the time and effort required to process and read results; the subjectivity factors in interpretation and reporting; and the costs. These determinations are usually more apparent for commercial assays than for homemade tests.
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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 | 0,050 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,011 |
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 ».