Fałszywe fałszywe pozytywne wskaźniki

Raport LeLorier i in. (21 sierpnia 1997 r., Wydanie) wskazało, że wyniki metaanaliz często kolidują z wynikami dużych randomizowanych, kontrolowanych badań.1 Artykuł wstępny sugeruje, że niektóre z tych rozbieżności mogą powstać, gdy badacze, redaktorzy i recenzenci nie podejmują rygorystycznych badań. przeglądy techniczne danych z badań połączonych w metaanalizy
Rysunek 1. Rysunek 1. Obliczanie fałszywych wartości dodatnich. Fałszywie dodatnia stawka jest obliczana jako b ÷ (b + d) lub – specyficzność; prawdziwa dodatnia szybkość (czułość) jako ÷ (a + c); rzeczywistą stopę ujemną (swoistość) jako d ÷ (b + d) lub – współczynnik fałszywie dodatni; i dodatnia wartość predykcyjna jako ÷ (a + b).
Metaanalizy często badają częstości fałszywie dodatnie – które byłyby obliczane jako b ÷ (b + d) na rysunku – ponieważ te współczynniki pozwalają na łączenie danych z różnych badań, nawet jeśli dane zostały uzyskane przy użyciu różnych kryteriów określania kiedy dany test lub leczenie jest uważane za pozytywne lub korzystne w porównaniu ze złotym standardem . 3,4 Fałszywie dodatnie wskaźniki (1-specyficzność) można również wykorzystać do obliczenia ilorazów szans, często stosowanej miary względnego ryzyka5 i miary często badane w metaanalizach.2 Zatem błędy w obliczaniu lub zgłaszaniu fałszywych dodatnich wskaźników mogą niekorzystnie wpływać na wyniki metaanaliz, które bezkrytycznie zawierają te dane i powodują rozbieżności z wynikami badań klinicznych.
Aby ustalić, czy fałszywie dodatnie wskaźniki są nieprawidłowo zgłaszane w literaturze biomedycznej, przeprowadziłem komputerowe wyszukiwanie bazy danych Medline dla abstraktów opublikowanych między styczniem 1995 r. A lipcem 1997 r. I zawierających wyrażenie częstość fałszywie dodatnia lub fałszywie dodatnia wzdłuż z ułamkiem procentowym lub dziesiętnym. Poszukiwania te doprowadziły mnie do przeglądu 63 opublikowanych badań, w których odnotowano liczbę fałszywie dodatnich wyników. Dla każdego badania obliczyłem współczynnik fałszywie dodatnich z opublikowanych danych i porównałem je z raportowaną liczbą fałszywie dodatnich wyników. Trzydzieści z 63 badań (48 procent) błędnie lub błędnie obliczyło wartość fałszywie dodatnią. Podane wartości wahały się od 30 procent do 1135 procent rzeczywistych wyników fałszywie dodatnich. Fałszywie dodatnią stawkę błędnie podano jako b ÷ (a + b) (1-dodatnia wartość predykcyjna na ryc. 1) 20 razy w 18 badaniach (60 procent z 30 badań z błędami). Sześć badań (20 procent badań z błędami) nieprawidłowo zgłosiło fałszywie dodatnią częstość jako stosunek wyników fałszywie dodatnich do całkowitej liczby wyników lub b ÷ (a + b + c + d). Sześć badań (20 procent badań z błędami) spowodowało inne rodzaje błędów w określaniu wyników fałszywie dodatnich.
Błędy te mają wystarczającą wielkość i częstotliwość, aby mogły prowadzić do błędnych decyzji dotyczących przydatności testu lub leczenia na podstawie pojedynczego badania lub badania włączonego do metaanalizy. Być może wyjaśnia to niektóre rozbieżności między metaanalizami i próbami klinicznymi, jak podały LeLorier i in., 1, chociaż ta możliwość pozostaje do udowodnienia Czytając literaturę biomedyczną, recenzenci, redaktorzy, epidemiologowie i czytelnicy powinni być wyczuleni na częste błędy popełniane przy zgłaszaniu wyników fałszywie dodatnich lub ich pochodnych, takich jak iloraz szans, szczególnie gdy są one włączone do metaanaliz.
James N. Suojanen, MD
Beth Israel Deaconess Medical Center, Boston, MA 02215
5 Referencje1. LeLorier J, Gregoire G, Benhaddad A, Lapierre J, Derderian F. Rozbieżności między metaanalizami a później dużymi randomizowanymi, kontrolowanymi próbami. N Engl J Med 1997; 337: 536-542
Full Text Web of Science MedlineGoogle Scholar
2. Bailar JC III. Obietnica i problemy metaanalizy. N Engl J Med 1997; 337: 559-561
Full Text Web of Science MedlineGoogle Scholar
3. Rutter CM, Gatsonis CA. Metody regresji dla metaanalizy danych testów diagnostycznych. Acad Radiol 1995; 2: Suppl 1: S48-S56
MedlineGoogle Scholar
4. Wassertheil-Smoller S. Biostatystyka i epidemiologia: elementarz dla pracowników służby zdrowia. New York: Springer-Verlag, 1990.
Google Scholar
5. Irwig L, Maxaskill P, Glasziou P, Fahey M. Meta-analityczne metody dokładności testów diagnostycznych. J Clin Epidemiol 1995; 48: 119-130
Crossref Web of Science MedlineGoogle Scholar
(6)
[podobne: Mimośród, belimumab, ambroksol ]
[przypisy: migotanie przedsionków leczenie, miód rzepakowy właściwości, misy tybetańskie ]