Selective Cutoff Reporting in Studies of Diagnostic Test Accuracy: A Comparison of Conventional and Individual-Patient-Data Meta-Analyses of the Patient Health Questionnaire-9 Depression Screening Tool
Notice bibliographique
Résumé
In studies of diagnostic test accuracy, authors sometimes report results only for a range of cutoff points around data-driven "optimal" cutoffs. We assessed selective cutoff reporting in studies of the diagnostic accuracy of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) depression screening tool. We compared conventional meta-analysis of published results only with individual-patient-data meta-analysis of results derived from all cutoff points, using data from 13 of 16 studies published during 2004-2009 that were included in a published conventional meta-analysis. For the "standard" PHQ-9 cutoff of 10, accuracy results had been published by 11 of the studies. For all other relevant cutoffs, 3-6 studies published accuracy results. For all cutoffs examined, specificity estimates in conventional and individual-patient-data meta-analyses were within 1% of each other. Sensitivity estimates were similar for the cutoff of 10 but differed by 5%-15% for other cutoffs. In samples where the PHQ-9 was poorly sensitive at the standard cutoff, authors tended to report results for lower cutoffs that yielded optimal results. When the PHQ-9 was highly sensitive, authors more often reported results for higher cutoffs. Consequently, in the conventional meta-analysis, sensitivity increased as cutoff severity increased across part of the cutoff range-an impossibility if all data are analyzed. In sum, selective reporting by primary study authors of only results from cutoffs that perform well in their study can bias accuracy estimates in meta-analyses of published results.
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 | 0,294 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 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 ».