Reporting of imaging diagnostic accuracy studies with focus on MRI subgroup: Adherence to STARD 2015
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate adherence of diagnostic accuracy studies in imaging journals to the STAndards for Reporting of Diagnostic accuracy studies (STARD) 2015. The secondary objective was to identify differences in reporting for magnetic resonance imaging (MRI) studies. MATERIALS AND METHODS: MEDLINE was searched for diagnostic accuracy studies published in imaging journals in 2016. Studies were evaluated for adherence to STARD 2015 (30 items, including expanded imaging specific subitems). Evaluation for differences in STARD adherence based on modality, impact factor, journal STARD adoption, country, subspecialty area, study design, and journal was performed. RESULTS: Adherence (n = 142 studies) was 55% (16.6/30 items, SD = 2.2). Index test description (including imaging-specific subitems) and interpretation were frequently reported (>66% of studies); no important differences in reporting of individual items were identified for studies on MRI. Infrequently reported items (<33% of studies) included some critical to generalizability (study setting and location) and assessment of bias (blinding of assessor of reference standard). New STARD 2015 items: sample size calculation, protocol reporting, and registration were infrequently reported. Higher impact factor (IF) journals reported more items than lower IF journals (17.2 vs. 16 items; P = 0.001). STARD adopter journals reported more items than nonadopters (17.5 vs. 16.4 items; P = 0.01). Adherence varied between journals (P = 0.003). No variability for study design (P = 0.32), subspecialty area (P = 0.75), country (P = 0.28), or imaging modality (P = 0.80) was identified. CONCLUSION: Imaging accuracy studies show moderate adherence to STARD 2015, with only minor differences for studies evaluating MRI. This baseline evaluation will guide targeted interventions towards identified deficiencies and help track progress in reporting. LEVEL OF EVIDENCE: 1 Technical Efficacy: Stage 2 J. Magn. Reson. Imaging 2018;47:523-544.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,080 | 0,376 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».