Measurement Uncertainty in Clinical Validation Studies of Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Accurate clinical sensors and devices are essential to support optimal medical decision-making, and accuracy can be demonstrated through the conduct of clinical validation studies using validated reference sensors and/or devices for comparison. Typically unmeasurable, the true reference value can be substituted with an accepted physiological measurement with an associated uncertainty. We describe a basic model of measurement uncertainty that specifies the factors that may degrade the accuracy of an observed measurement value from a sensor, and we detail validation study design strategies that may be used to quantify and minimize these uncertainties. In addition, we describe a model that extends the observed measurement uncertainty to the resultant clinical decision and the factors that may impact the uncertainty of this decision. Clinical validation studies should be designed to estimate and minimize uncertainty that is unrelated to the sensor accuracy. The contribution of measurement observation uncertainty to clinical decision-making should be minimized but also acknowledged and incorporated into the clinical decision-making process.
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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 | 0,301 | 0,590 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».