Systematic reviews of diagnostic test accuracy: Methodology, reporting, and imaging specific issues
Notice bibliographique
Résumé
Medical imaging is an integral part of clinical practice, with diagnostic test accuracy (DTA) representing a key consideration guiding test selection. DTA research can inform the utilization of diagnostic tests, however methodologic shortcomings and incomplete reporting may introduce bias and limit assessment of clinical applicability. This thesis aims to illustrate best practices for DTA systematic reviews and highlight on issues specific to imaging reviews. Regarding methodology of imaging DTA systematic reviews, we found that a minority of DTA systematic reviews published in imaging journals had used recommended statistical methods and less than a tenth of reviews reported how they handled multiple index test readers; both of which are important considerations for imaging systematic reviews to avoid overestimating test accuracy and ensure clinical applicability. Regarding overinterpretation practices in imaging DTA systematic reviews, we found a majority of reviews contained overinterpretation practices or ‘spin’ in both the abstract and full text. Reviews published in high impact factor journals were less likely to contain overinterpretation practices, however, this difference did not persist when a sensitivity analysis excluding Cochrane systematic reviews was performed. To assist in optimal reporting of DTA systematic reviews, we compiled a list of items potentially applicable to a reporting guideline for DTA systematic reviews, PRISMA-DTA. These items formed the basis of the Delphi survey which led to the PRISMA-DTA checklist. Lastly we provide a narrative review providing guidance and illustrative examples of current best practices for methodology and reporting of DTA systematic reviews.
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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 | 0,691 | 0,924 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,023 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».