KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Düzce Tıp Fakültesi Dergisi / 2014 / Cilt: 16 - Sayı: 2

ALTIN STANDART TESTİN OLMADIĞI DURUMDA TANI TESTLERİNİN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Assessing the Performance of Diagnostic Tests When a Gold Standard Does Not Exist

Gülhan Orekici TEMEL
Semra ERDOĞAN
Sayfa
58–62
Yayın Tarihi
2014-07-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuç olarak, yenitanı testinin performansını değerlendirmek ve kesin olmayan referans testler sonucunda ortayaçıkan yanlılığı azaltmak adına geliştirilen yöntemlerden LCA, diğer yöntemlere nazaran dahagüvenilir sonuçlar vermektedir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Klinikte belirli bir hastalığın tanısının konulmasında, altın standart testin olmadığı ama iki veyadaha fazla kesin olmayan referans testin var olduğu durumlarla karşılaşılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yeni testinkesin olmayan referans testlere göre performanslarını değerlendirmek için literatürde DiscrepantResolution (DR), Composite Referans Standart (CRS) ve Latent Class model (LCA) olmaküzere üç temel yaklaşım bulunmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak, yenitanı testinin performansını değerlendirmek ve kesin olmayan referans testler sonucunda ortayaçıkan yanlılığı azaltmak adına geliştirilen yöntemlerden LCA, diğer yöntemlere nazaran dahagüvenilir sonuçlar vermektedir
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Tanı testi · Composite referans standart · Gizli sınıf analizi

Özet

Klinikte belirli bir hastalığın tanısının konulmasında, altın standart testin olmadığı ama iki veyadaha fazla kesin olmayan referans testin var olduğu durumlarla karşılaşılmaktadır. Yeni testinkesin olmayan referans testlere göre performanslarını değerlendirmek için literatürde DiscrepantResolution (DR), Composite Referans Standart (CRS) ve Latent Class model (LCA) olmaküzere üç temel yaklaşım bulunmaktadır. Bu çalışma ile üç temel yaklaşımın değerlendirilmesiamaçlanmıştır. LCA, DR ve CRS yaklaşımından çok daha karmaşık bir yapıya sahiptir. LCA,çözücü test ya da diğer bir kesin olmayan referans testin seçiciliği hakkında herhangi birvarsayım gerektirmeksizin CRS ve DR yöntemlerinden daha avantajlıdır. Sonuç olarak, yenitanı testinin performansını değerlendirmek ve kesin olmayan referans testler sonucunda ortayaçıkan yanlılığı azaltmak adına geliştirilen yöntemlerden LCA, diğer yöntemlere nazaran dahagüvenilir sonuçlar vermektedir

Abstract

Situations are encountered that gold standard doesn’t exist and two or more imprecise referencetests are available in the diagnosis of a specific disease clinically. There are three basicapproaches including Discrepant Resolution (DR), Composite Reference Standard (CRS) andLatent Class model (LCA) in literature for assessing the performance of diagnostic tests. Thisstudy is aimed to evaluate the three basic approaches. LCA has a more complex structure thanDR and CRS approach. LCA is more advantageous than CRS and DR methods without anyassumptions about resolver test or other imperfect reference tests specify. As a result, LCAmethods which are developed for assessing the performance of new diagnostic test and reducingthe bias because of imperfect reference tests give more reliable results than other methods

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TEMEL, G. O., ERDOĞAN, S. (2014). ALTIN STANDART TESTİN OLMADIĞI DURUMDA TANI TESTLERİNİN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Düzce Tıp Fakültesi Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 2, 58–62. https://ajindex.com/articles/420485

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (6)

  1. Reitsma JB, Rutjes AWS, Khan KS, Coomarasamy A, Bossuyt PM. A Review of solution for diagnostic accuracy studies with an imperfect or missing reference standard. J Clin Epidemiol. 62: 797-806, 2009. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2009.02.005. Genç Y. Tanı testi çalışmalarında metodolojik standartların kullanılması. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası. 56 (4): 259-64, 2003. Albert PS. Estimating diagnostic accuracy of multiple binary tests with an imperfect reference standard. Stat Med. 28: 780- 97, 2009. DOI: 10.102/sim.3514. Zhou XH, Obuchowski NA, McClish DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. Wiley Series in Probability and Statistics. New York: John Wiley& Sons, Inc. pp:71-77, 2002.
  2. Staquet M, Rozencweig M, Lee YJ, Muggia FM. Methodology for the assessment of new dichotomous diagnostic tests. Journal of Chronic Diseases. 34:599–610, 1981. http://dx.doi.org/10.1016/0021-9681(81)90059-X. Baker SG. Evaluating a new test using a reference test with estimated sensitivity and specificity. Communications in Statistics: Theory and Methods. 20:2739–52, 1991.
  3. Whiting P, Rutjes AWS, Reitsma JB, Glas AS, Bossuyt PM, Kleijnen J. Sources of variation and bias in studies of diagnostic accuracy: a systematic review. Ann Intern Med. 140(3):189–202, 2004. Valenstein PN. Evaluating diagnostic tests with imperfect standards. Am J Clin Pathol. 93(2):252–8, 1990. Begg CB. Biases in the assessment of diagnostic tests. Stat Med.6:411–423, 1987.
  4. Nerette P, Stryhn H, Dohoo I, Hammel L. Using pseudogold standards and latent-class analysis in combination to evaluate the accuracy of three diagnostic tests. Prev Vet Med. 85: 207- 25, 2008. DOI: 10.1016/j.prevetmed.2008.01.011. Baughman AL, Bisgard KM, Cortese MM, Thompson WW, Sanden GN, Strebel PM. Utility of composite reference standards and latent class analysis in evaluating the clinical accuracy of diagnostic tests for pertussis. Clin Vaccine Immunol. 15 (1): 106-14, 2008. DOI:10.1128/CVI.00223-07.
  5. Alonzo TA, Pepe MS. Using a combination of reference tests to assess the accuracy of a new diagnostic test. Stat Med. 18: 2987-3003, 1999. Miller W. Editorial response: can we do better than discrepant analysis for new diagnostic test evaluation? Clin Infect Dis. 27(5): 1186-93, 1998. Hadgu A. The discrepancy in discrepant analysis. Lancet. 348 (9027): 592-93, 1996. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0140- 6736(96)05122-7.
  6. Lipman HB, Astles JR. Quantifying the bias associated with use of discrepant analysis. Clin Chem. 44(1): 1