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Enregistrement W2588203234 · doi:10.1186/s41512-016-0001-y

Methods for Evaluating Medical Tests and Biomarkers

2017· article· en· W2588203234 sur OpenAlexaff
Gowri Gopalakrishna, Miranda Langendam, Rob Scholten, Anna H Noel-Storr, James Thomas, Iain Marshall, Byron Wallace, Penny Whiting, Clare Davenport, Isabel de Salis, Robert Wolff, Richard D Riley, Jos Kleinen, Antonia Zapf, Annika Hoyer, Katharina Kramer, Oliver Kuß, Joie Ensor, Jonathan J Deeks, Estelle Martin, Gerta Rücker, Susanne Steinhauser, M. Schumacher, Kym I E Snell, Brian H Willis, Thomas P. A. Debray, Stuart A. Taylor, Gauraang Batnagar, Sian Taylor‐Phillips, Lavinia Ferrante di Ruffano, Farah Seedat, Aileen Clarke, Sarah Byron, Frances Nixon, Rebecca Albrow, Thomas Walker, Carla Deakin, Zhivko Zhelev, Harriet Hunt, Ya‐Ling Yang, Thomas Fanshawe, Laure Wynants, Jan Y. Verbakel, D. Timmerman, Mariska Leeflang, A. H. Koos Zwinderman, Patrick Bossuyt, Jason Oke, Jack W. O’Sullivan, Rafael Perera, Brian D Nicholson, Hannah L. Bromley, Tracy Roberts, Adele Francis, Denniis Petrie, G. Bruce Mann, K Malottki, Holly Smith, Lucinda Billingham, Alice Sitch, Oke Gerke, Mie Holm Vilstrup, Eivind Antonsen Segtnan, Ulrich Halekoh, Poul Flemming Høilund‐Carlsen, Bernard Francq, Jacqueline Dinnes, Julie Parkes, Walter M. Gregory, Jenny Hewison, Doug Altman, William Rosenberg, Peter J. Selby, Julien Asselineau, Paul Perez, Aïssatou Paye, Emilie Bessède, Cécile Proust‐Lima, Anne WS Rutjes, Emmanuel Ogundimu, Jonathan Cook, Yannick Le Manach, Romin Pajouheshnia, Rolf H. H. Groenwold, Karen Moons, Johannes B. Reitsma, Linda M. Peelen, Ben Van Calster, Daan Nieboer, Micael J. Pencina, Ewout W. Steyerberg, Jennifer Cooper, Nick Parsons, Chris Stinton, Steve Smith, Andy Dickens, Rachel Jordan, Alexandra Enocson, David Fitzmaurice, Peymané Adab, Charles Boachie, Gaj Vidmar, Karoline Freeman, Martin Connock, Rachel Court, Joris de Groot, Christiana Naaktgeboren, Hans Reitsma, Carl Moons, Jessica Harris, Andrew Mumford, Zoe Plummer, Kurtis Lee, Barnaby C Reeves, Chris Rogers, Veerle Verheyden, Gianni D. Angelini, Gavin J. Murphy, Melody Ni, Katherine C. Good, Graham Cooke, George B. Hanna, Jie Ma, Karel G.M. Moons, Joris A. H. de Groot, Douglas G. Altman, Adina Najwa Kamarudin, Ruwanthi Kolamunnage‐Dona, Trevor F. Cox, Simone Borsci, Teresa Pérez, María del Carmen Pardo, Ángel M. Candela-Toha, Alfonso Muriel, Javier Zamora, Sabina Sanghera, Syed Mohiuddin, Richard M. Martin, Jenny Donovan, Joanna Coast, Mikyung Kelly Seo, John A. Cairns, Elizabeth Mitchell, Alison Smith, Judy Wright, Peter S Hall, Michael Messenger, Nicola Calder, Nyantara Wickramasekera, Karen Vinall‐Collier, Andrew Lewington, Johanna AAG Damen, David A. Cairns, Michelle Hutchinson, C. Sturgeon, Liz Mitchel, Rebecca L. Kift, Sofia Christakoudi, Manohursingh Rungall, Paula Mobillo, Rosa Montero, Tjir-Li Tsui, Sui Phin Kon, Beatriz Tucker, Steven H. Sacks, Chris Farmer, Terry B. Strom, Paramit Chowdhury, Irene Rebollo‐Mesa, María P. Hernández-Fuentes, Pauline Heus, Lotty Hooft, Ewoud Schuit, Gary S. Collins, Ioanna Tzoulaki, Camille Lassale, George C.M. Siontis, Virginia Chiocchia, Corran Roberts, Michael Maia Schlüssel, Stephen Gerry, James A Black, Yvonne T. van der Schouw, Graeme T. Spence, David McCartney, Daniel Lasserson, Gail Hayward, Werner Vach, Antoinette de Jong, Coreline N. Burggraaff, Otto S. Hoekstra, Josée M. Zijlstra, Henrica C. W. de Vet, Sara Graziadio, A. Joy Allen, Louise Johnston, Michael Power, Louise Johnson, Rachel O’Leary, Ray Waters, A. John Simpson, Peter Phillips, Andrew Plumb, Emma Helbren, Steve Halligan, Alastair G. Gale, Peggy Sekula, Willi Sauerbrei, Julia Forman, Susan Dutton, Yemisi Takwoingi, E. Hensor, Thomas E. Nichols, Emmanuelle Kempf, Raphaël Porcher, Jennifer de Beyer, Sally Hopewell, John Dennis, Beverley M. Shields, Angus G. Jones, Andrew T. Hattersley, Lotty Hooft, Fueloep Scheibler, Anne Rummer, Sibylle Sturtz, Robert Großelfinger, Katie Banister, Craig Ramsay, Augusto Azuara‐Blanco, Jonathan Cook, Jennifer Burr, Manjula Kumarasamy, Rupert Bourne, Jennifer Murphy, Ijeoma Uchegbu, Alex Carter, Jen Murphy, Joachim Marti, Julie Eatock, Julie V. Robotham, Maria Dudareva, Mark Gilchrist, Alison Holmes, Phillip J. Monaghan, Sarah J. Lord, Andrew StJohn, Sverre Sandberg, Christa M. Cobbaert, Lieselotte Lennartz, Wilma D.J. Verhagen-Kamerbeek, Christoph Ebert, Andrea R. Horvath, Kevin Jenniskens, Bogdan Grigore, Jaime Peters, Chris Hyde, Obioha C. Ukoumunne, Brooke Levis, Andrea Benedetti, A.H. Levis, John P. A. Ioannidis, Ian Shrier, Pim Cuijpers, Simon Gilbody, Lorie A. Kloda, Dean McMillan, Scott B. Patten, RUSSELL STEELE, Roy C. Ziegelstein, Charles H. Bombardier, Flávia de Lima Osório, Jesse R. Fann, Dwenda K. Gjerdingen, Femke Lamers, Manote Lotrakul, Sônia Regina Loureiro, Bernd Löwe, Juwita Shaaban, Lesley Stafford, Henk van Weert, Mary A. Whooley, Linda S. Williams, Karin A. Wittkampf, Albert Yeung, Brett D. Thombs, Chris Cooper, Tom Nieto, Claire Smith, Olga Tucker, Janine Dretzke, Andrew D. Beggs, Nirmala Rai, Simon Stevens, Sue Mallet, Sudha Sundar, Emma Hall, Núria Porta, D. Lorente Estellés, Johann S. de Bono

Notice bibliographique

RevueDiagnostic and Prognostic Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversityJewish General HospitalMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilHaukeland UniversitetssjukehusUniversiteit LeidenAssistance publique-Hôpitaux de ParisLeids Universitair Medisch CentrumUniversitetet i BergenAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgUniversiteit van AmsterdamAbbott DiagnosticsUniversity of OxfordUniversity of New South WalesMedical Research CouncilUniversity of Notre Dame
Mots-clésEquivalence (formal languages)Confidence intervalStatisticsMargin (machine learning)Sample (material)MedicineMathematicsComputer scienceChromatographyMachine learningChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Test-Treatment Pathway has been proposed as a method to link test accuracy to downstream outcomes.By describing the clinical actions before and after testing, it illustrates how a test is positioned in the pathway, relative to other tests and diagnostics, and how the introduction of a new test may change the current diagnostics pathway.However, there is limited practical guidance on how to model such Test-Treatment Pathways.Methods: We selected the Patient -Index test-Comparator -Outcome (PICO) format, as also used elsewhere in evidence-based medicine, as a starting point for building the Test-Treatment Pathways.From there we developed a structured set of triggering questions.We defined these questions based on several brainstorm sessions and iteratively made changes to this basic structure after three rounds of user testing.During the user testing meetings, a pathway was drawn for each specific application.All sessions were recorded both on audio and video. Results:We present examples of four different Test-Treatment Pathways.User testing revealed that all users found the process of drawing the pathway very useful, but they also felt that this is just the first step in a process.The steps from pathway derivation to key questions remains difficult.Challenges in deriving the pathway were that interviewee(s) may wander off topic and that some problems cannot be captured in only one pathway.Further training was deemed desirable.Users would also like to see an electronic tool.They had no clear preference when offered a choice between a more open interviewing approach versus a more closed checklist approach.Discussion: Modelling Test-Treatment pathways is a useful step in synthesizing the evidence about medical tests and developing recommendations about them, but further technical development and training are needed to facilitate their use in evidence-based medicine.O2

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,305
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,305
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0130,007
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,006

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.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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