Additional file 1 of An empirical comparison of statistical methods for multiple cut-off diagnostic test accuracy meta-analysis of the Edinburgh postnatal depression scale (EPDS) depression screening tool using published results vs individual participant data
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table A1. Distribution of EPDS scores by cut-off among participants with depression and without depression. Table A2. Estimated sensitivity and specificity, 95% confidence intervals (CI) and CI widths for each cut-off when BREM [13] was fitted to the published and full IPD dataset. Table A3. Estimated sensitivity and specificity, 95% confidence intervals (CI) and CI widths for each cut-off when Steinhauser et al. [16] model was fitted to the published and full IPD dataset. Table A4. Estimated sensitivity and specificity, 95% confidence intervals (CI) and CI widths for each cut-off when Jones et al. [18] model is fit to the published (top) and full IPD (bottom) dataset. Table A5. Estimated sensitivity and specificity, 95% confidence intervals (CI) and CI widths for each cut-off when Hoyer and Kuss [19] model is fit to the published (top) and full IPD (bottom) dataset. Figure A1. Distribution of published EPDS cut-offs by the number of primary studies included in the meta-analyses using the published dataset. Figure A2. Distribution of EPDS scores among participants with depression (red) and without depression (blue). Purple portions are part of both the blue and red distributions. Figure A3. Estimated sensitivity (left) and specificity (right) and 95% Confidence Interval (Credible Interval for Jones et al. [18]) by cut-off for the BREM [13], Steinhauser et al. [16], Jones et al. [18] and Hoyer and Kuss [19] methods applied to the full IPD dataset. Figure A4. Estimated sensitivity (left) and specificity (right) and 95% Confidence Interval (Credible Interval for Jones et al. [18]) by cut-off for the BREM [13], Steinhauser et al. [16], Jones et al. [18] and Hoyer and Kuss [19] methods applied to the published dataset.
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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 | 0,000 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,356 | 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 ».