Bayesian latent class analysis when the reference test is imperfect
Notice bibliographique
Résumé
Latent class analysis (LCA) has allowed epidemiologists to overcome the practical constraints faced by traditional diagnostic test evaluation methods, which require both a gold standard diagnostic test and ample numbers of appropriate reference samples. Over the past four decades, LCA methods have expanded to allow epidemiologists to evaluate diagnostic tests and estimate true prevalence using imperfect tests over a variety of complex data structures and scenarios, including during the emergence of novel infectious diseases. The objective of this review is to provide an overview of recent developments in LCA methods, as well as a practical guide to applying Bayesian LCA (BLCA) to the evaluation of diagnostic tests. Before conducting a BLCA, the suitability of BLCA for the pathogen of interest, the availability of appropriate samples, the number of diagnostic tests, and the structure of the data should be carefully considered. While formulating the model, the model's structure and specification of informative priors will affect the likelihood that useful inferences can be drawn. With the growing need for advanced analytical methods to evaluate diagnostic tests for newly emerging diseases, LCA is a promising field of research for both the veterinary and medical disciplines.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».