Prevalence Threshold and Temporal Interpretation of Screening Tests: The Example of the SARS-CoV-2 (COVID-19) Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The curvilinear relationship between a screening test's positive predictive value (PPV) and its target disease prevalence is proportional. In consequence, there is an inflection point of maximum curvature in the screening curve defined as a function of the sensitivity and specificity beyond which the rate of change of a test's PPV declines sharply relative to disease prevalence. Herein, we demonstrate a mathematical model exploring this phenomenon and define the prevalence threshold point where this change occurs. Understanding where this prevalence point lies in the curve has important implications for the interpretation of test results, the administration of healthcare systems, the implementation of public health measures, and in cases of pandemics like SARS-CoV-2, the functioning of society at large. To illustrate the methods herein described, we provide the example of the screening strategies used in the SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic, and calculate the prevalence threshold statistic of different tests available today. This concept can help contextualize the validity of a screening test in real time, thereby enhancing our understanding of the dynamics of the current pandemic.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».