Study designs for determining and comparing sensitivities of disease screening tests
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the capability of various study designs to determine the sensitivity of a disease screening test. METHODS: Quantities that can be calculated from these designs were derived and examined for their relationship to true sensitivity (the ability to detect unrecognized disease that would surface clinically in the absence of screening) and overdiagnosis. RESULTS: To examine the sensitivity of one test, the single cohort design, in which all participants receive the test, is particularly weak, providing only an upper bound on the true sensitivity, and yields no information about overdiagnosis. A randomized design, with one control arm and participants tested in the other, that includes sufficient post-screening follow-up, allows calculation of bounds on, and an approximation to, true sensitivity and also determination of overdiagnosis. Without follow-up, bounds on the true sensitivity can be calculated. To compare two tests, the single cohort paired design in which all participants receive both tests is precarious. The three arm randomized design with post screening follow-up is preferred, yielding an approximation to the true sensitivity, bounds on the true sensitivity, and the extent of overdiagnosis of each test. Without post screening follow-up, bounds on the true sensitivities can be calculated. When an unscreened control arm is not possible, the two-arm randomized design is recommended. Individual test sensitivities cannot be determined, but with sufficient post-screening follow-up, an order relationship can be established, as can the difference in overdiagnosis between the two 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 | 0,498 | 0,666 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».