Comparison of methods to handle missing values in a continuous index test in a diagnostic accuracy study – a simulation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most diagnostic accuracy studies have applied a complete case analysis (CCA) or single imputation approach to address missing values in the index test, which may lead to biased results. Therefore, this simulation study aims to compare the performance of different methods in estimating the AUC of a continuous index test with missing values in a single-test diagnostic accuracy study. METHODS: We simulated data for a reference standard, continuous index test, and three covariates using different sample sizes, prevalences of the target condition, correlations between index test and covariates, and true AUCs. Subsequently, missing values were induced for the continuous index test, assuming varying proportions of missing values and missingness mechanisms. Seven methods (multiple imputation (MI), empirical likelihood, and inverse probability weighting approaches) were compared to a CCA in terms of their performance to estimate the AUC given missing values in the index test. RESULTS: Under missing completely at random (MCAR) and many missing values, CCA gives good results for a small sample size and all methods perform well for a large sample size. If missing values are missing at random (MAR), all methods are severely biased if the sample size and prevalence are small. An augmented inverse probability weighting method and standard MI methods perform well with higher prevalence and larger sample size, respectively. Most methods give biased results if missing values are missing not at random (MNAR) and the correlation or the sample size and prevalence are low. Methods using the covariates improve with increasing correlation. CONCLUSIONS: Most methods perform well if the proportion of missing values is small. Given a higher proportion of missing values and MCAR, we would recommend to conduct a CCA and standard MI methods for a small and large sample size, respectively. In the absence of better alternatives we recommend to conduct a CCA and to discuss its limitations, if the sample size is small, and missing values are M(N)AR. Standard MI methods and the augmented inverse probability approach may be a good alternative, if the sample size and/or correlation increases. All methods are biased under MNAR and a low correlation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,100 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».