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Data-driven methods distort optimal cutoffs and accuracy estimates of depression screening tools: a simulation study using individual participant data
Parash Mani Bhandari, Brooke Levis, Dipika Neupane, Scott B. Patten, Ian Shrier, Brett D. Thombs, Andrea Benedetti, Chen He, Danielle B. Rice, Ankur Krishnan, Yin Wu, Marleine Azar, Tatiana Sanchez, Matthew J. Chiovitti, Nazanin Saadat, Kira E. Riehm, Mahrukh Imran, Zelalem Negeri, Jill Boruff, Pim Cuijpers, Simon Gilbody, John P. A. Ioannidis, Lorie A. Kloda, Roy C. Ziegelstein, Liane Comeau, Nicholas Mitchell, Marcello Tonelli, Simone N. Vigod, Franca Aceti, Rubén Alvarado, Cosme Alvarado‐Esquivel, Muideen O. Bakare, Jacqueline Barnes, Amar Bavle, Cheryl Tatano Beck, Carola Bindt, Philip Boyce, Adomas Bunevičius, Tiago Castro e Couto, Linda H. Chaudron, Humberto Corrêa, Felipe Pinheiro de Figueiredo, Valsamma Eapen, Nicolas Favez, Ethel Felice, Michelle Fernandes, Bárbara Figueiredo, Jane Fisher, Lluïsa García-Esteve, Lisa Giardinelli, Nadine Helle, Louise M. Howard, Dina Sami Khalifa, Jane Kohlhoff, Zoltán Kozinszky, Laima Kusminskas, Lorenzo Lelli, Angeliki Leonardou, Michaël Maes, Valentina Meuti, Sandra Nakić Radoš, Purificación Navarro García, Daisuke Nishi, Daniel Okitundu Luwa E‐Andjafono, Susan Pawlby, Chantal Quispel, Emma Robertson‐Blackmore, Tamsen Rochat, Heather Rowe, Bonnie W.M. Siu, Alkistis Skalkidou, Alan Stein, Robert C. Stewart, Kuan‐Pin Su, Inger Sundström Poromaa, Meri Tadinac, S. Darius Tandon, Iva Tendais, Pavaani Thiagayson, Annamária Töreki, A. Torres, Thach Tran, Kylee Trevillion, Katherine Turner, Johann M. Vega‐Dienstmaier, Karen Wynter, Kimberly A. Yonkers
Notice bibliographique
RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity of AlbertaInternational Society for Equity in HealthConcordia UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchMerck CanadaH. Lundbeck A/SServierNational Center of Neurology and PsychiatryMinistério da SaúdeSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDepartment of Families, Housing, Community Services and Indigenous AffairsJapan Society for the Promotion of ScienceConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of OxfordWerner Otto StiftungFaculty of Medicine, McGill UniversityPfizerAustralian GovernmentUniversity of ConnecticutChulalongkorn UniversityMedical Research CouncilDepartment of Health and Social CareMcGill University Health CentreProgramme Grants for Applied ResearchMcGill UniversityJewish General HospitalNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisWellcome TrustUniversity of SouthamptonNational Health and Medical Research CouncilAstraZenecaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloPatrick and Catherine Weldon Donaghue Medical Research FoundationNational Science Foundation
Mots-clésCutoffStatisticsMathematicsPopulationSample size determinationSensitivity (control systems)Youden's J statisticSample (material)Accuracy and precisionMedicineReceiver operating characteristicPhysics
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,318
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,566
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,107 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
Tête enseignante Opus0,814
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui