Sample size and precision of estimates in studies of depression screening tool accuracy: A meta‐research review of studies published in 2018–2021
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Depression screening tool accuracy studies should be conducted with large enough sample sizes to generate precise accuracy estimates. We assessed the proportion of recently published depression screening tool diagnostic accuracy studies that reported sample size calculations; the proportion that provided confidence intervals (CIs); and precision, based on the width and lower bounds of 95% CIs for sensitivity and specificity. In addition, we assessed whether these results have improved since a previous review of studies published in 2013-2015. METHODS: MEDLINE was searched from January 1, 2018, through May 21, 2021. RESULTS: Twelve of 106 primary studies (11%) described a viable sample size calculation, which represented an improvement of 8% since the last review. Thirty-six studies (34%) provided reasonably accurate CIs. Of 103 studies where 95% CIs were provided or could be calculated, seven (7%) had sensitivity CI widths of ≤10%, whereas 58 (56%) had widths of ≥21%. Eighty-four studies (82%) had lower bounds of CIs <80% for sensitivity and 77 studies (75%) for specificity. These results were similar to those reported previously. CONCLUSION: Few studies reported sample size calculations, and the number of included individuals in most studies was too small to generate reasonably precise accuracy estimates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,067 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».