Number needed to test: quantifying risk stratification provided by diagnostic tests and risk predictions
Notice bibliographique
Résumé
Risk stratification is the ability of a test or model to separate those at high vs. low risk of disease. There is no risk stratification metric that is in terms of the number of people requiring testing, which would help with considering the benefits, harms, and costs associated with the test and interventions. We introduce the expected number needed to test (NNtest) to identify one more disease case than by randomly selecting people for disease ascertainment. We show that NNtest measures risk stratification, allowing us to decompose NNtest into components that contrast the increase in risk upon testing positive (‘concern’) versus the decrease in risk upon testing negative (‘reassurance’). A graph of the reciprocals of concern vs. reassurance have linear contours of constant NNtest, visualizing the relative importance and tradeoff of each component to better understand the properties of risk thresholds with equal NNtest. We apply NNtest to the controversy over the risk threshold for who should get testing for BRCA1/2 mutations that cause high risks of breast and ovarian cancers. We show that risk thresholds between 0.78% and 5% optimize NNtest. At these thresholds, NNtest≈120 people will require risk-model evaluation to find one more mutation-carrier. However, these thresholds of equal NNtest provide very different concern and reassurance, with 0.78% providing much more reassurance (and thus much less concern) than 5%. Given that genetic testing costs are declining rapidly, the greater reassurance provided by the 0.78% threshold might be deemed more important than the greater concern provided by the 5% threshold.
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 | 0,020 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».