Evaluation of Speech-Based Digital Biomarkers: Review and Recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Speech represents a promising novel biomarker by providing a window into brain health, as shown by its disruption in various neurological and psychiatric diseases. As with many novel digital biomarkers, however, rigorous evaluation is currently lacking and is required for these measures to be used effectively and safely. This paper outlines and provides examples from the literature of evaluation steps for speech-based digital biomarkers, based on the recent V3 framework (Goldsack et al., 2020). The V3 framework describes 3 components of evaluation for digital biomarkers: verification, analytical validation, and clinical validation. Verification includes assessing the quality of speech recordings and comparing the effects of hardware and recording conditions on the integrity of the recordings. Analytical validation includes checking the accuracy and reliability of data processing and computed measures, including understanding test-retest reliability, demographic variability, and comparing measures to reference standards. Clinical validity involves verifying the correspondence of a measure to clinical outcomes which can include diagnosis, disease progression, or response to treatment. For each of these sections, we provide recommendations for the types of evaluation necessary for speech-based biomarkers and review published examples. The examples in this paper focus on speech-based biomarkers, but they can be used as a template for digital biomarker development more generally.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle