An empirical comparison of three methods for multiple cutoff diagnostic test meta‐analysis of the Patient Health Questionnaire‐9 (<scp>PHQ</scp>‐9) depression screening tool using published data vs individual level data
Notice bibliographique
Résumé
Selective cutoff reporting in primary diagnostic accuracy studies with continuous or ordinal data may result in biased estimates when meta-analyzing studies. Collecting individual participant data (IPD) and estimating accuracy across all relevant cutoffs for all studies can overcome such bias but is labour intensive. We meta-analyzed the diagnostic accuracy of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) depression screening tool. We compared results for two statistical methods proposed by Steinhauser and by Jones to account for missing cutoffs, with results from a series of bivariate random effects models (BRM) estimated separately at each cutoff. We applied the methods to a dataset that contained information only on cutoffs that were reported in the primary publications and to the full IPD dataset that contained information for all cutoffs for every study. For each method, we estimated pooled sensitivity and specificity and associated 95% confidence intervals for each cutoff and area under the curve (AUC). The full IPD dataset comprised data from 45 studies, 15 020 subjects, and 1972 cases of major depression and included information on every possible cutoff. When using data available in publications, using statistical approaches outperformed the BRM applied to the same data. AUC was similar for all approaches when using the full IPD dataset, though pooled estimates were slightly different. Overall, using statistical methods to fill in missing cutoff data recovered the receiver operating characteristic (ROC) curve from the full IPD dataset well when using only the published subset. All methods performed similarly when applied to the full IPD dataset.
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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 | 0,344 | 0,557 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».