An Approach for Evaluating Potential Screening Thresholds Using Biomarker Population Distribution and Analytical Imprecision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A common approach in laboratory medicine is to use a simple but sensitive test to screen samples to identify those that require additional investigation with a more complex and informative method. Selection of screening thresholds can be guided by biomarker distribution in the tested population and the analytical imprecision of the method. METHODS: A simulation using joint probabilities derived from the population distribution for galactose-1-phosphate uridylyltransferase (GALT) activity and the analytical imprecision for the GALT assay was used to estimate the number of samples that would require repeat analysis and the number of samples with possibly false-negative screening determinations due to analytical imprecision. RESULTS: In the case of GALT activity, screening a conservative initial threshold 6 standard deviations from the confirmation threshold can essentially eliminate the chance of a false-negative screening determination due to analytical imprecision. The trade-off is a greater number of samples requiring follow-up testing (n = 222, equivalent to 0.15% of samples annually). CONCLUSIONS: Selection of thresholds in a screening algorithm is informed by estimates of the number of samples that would require repeat testing and the number that could be false negative due to analytical imprecision.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».