Notice bibliographique
Résumé
Bayes' Theorem imposes inevitable limitations on the accuracy of screening tests by tying the test's predictive value to the disease prevalence. The aforementioned limitation is independent of the adequacy and make-up of the test and thus implies inherent Bayesian limitations to the screening process itself. As per the WHO's Wilson - Jungner criteria, one of the prerequisite steps before undertaking screening is to ensure that a treatment for the condition screened for exists. However, when applying screening programs in closed systems, a paradox, henceforth termed the "screening paradox", ensues. If a disease process is screened for and subsequently treated, its prevalence would drop in the population, which as per Bayes' theorem, would make the tests' predictive value drop in return. Put another way, a very powerful screening test would, by performing and succeeding at the very task it was developed to do, paradoxically reduce its ability to correctly identify individuals with the disease it screens for in the future-over some time t. In this manuscript, we explore the mathematical model which formalizes said screening paradox and explore its implications for population level screening programs. In particular, we define the number of positive test iterations (PTI) needed to reverse the effects of the paradox. Given their theoretical nature, clinical application of the concepts herein reported need validation prior to implementation. Meanwhile, an understanding of how the dynamics of prevalence can affect the PPV over time can help inform clinicians as to the reliability of a screening test's results.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».