Validity of the QUADAS-2 in Assessing Risk of Bias in Alzheimer's Disease Diagnostic Accuracy Studies
Notice bibliographique
Résumé
Accurate detection of Alzheimer's disease (AD) is of considerable clinical importance. The Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2) is the current research standard for evaluating the quality of studies that validate diagnostic tests; however, its own construct validity has not yet been evaluated empirically. Our aim was to evaluate how well the proposed QUADAS-2 items and its domains converge to indicate the study quality criteria. This study applies confirmatory factor analysis to determine whether a measurement model would be consistent with meta-analytic data. Cochrane meta-analyses assessing the accuracy of AD diagnostic tests were identified. The seven ordinal QUADAS-2 items, intended to inform study quality based on risk of bias and applicability concerns, were extracted for each of the included studies. The QUADAS-2 pre-specified factor structure (i.e., four domains assessed in terms of risk of bias and applicability concerns) was not testable. An alternative model based on two correlated factors (i.e., risk of bias and applicability concerns) returned a poor fit model. Poor factor loadings were obtained, indicating that we cannot provide evidence that the indicators convergent validity markers in the context of AD diagnostic accuracy metanalyses, where normally the sample size is low (around 60 primary included studies). A Monte Carlo simulation suggested that such a model would require at least 90 primary studies to estimate these parameters with 80% power. The reliability of the QUADAS-2 items to inform a measurement model for study quality remains unconfirmed. Considerations for conceptualizing such a tool are discussed.
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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 | 0,600 | 0,720 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».