Парадокс продуктивності

Чи є діагностика, яка працює на 100%, краща, ніж діагностика, яка виконує на 75%?

Відповідь очевидна … чи це так?

Я часто бачу заголовки нових високопродуктивних біомаркерів. Я підозрілий до тих, хто вимагає 100%.

Чому? Ви повинні запитати себе, наскільки хороший встановлений золотий стандарт.

Наприклад, якщо перша діагностична біопсія передміхурової залози виявила 75% чоловіків, які страждають на рак передміхурової залози, то якщо новий біомаркер передбачає такий результат до 100%, то він припускає, що він дізнався щось конкретне щодо набору даних, який йому було надано, а не для основна біологія раку.

Тож у такому випадку я був би більш оптимістичним щодо перспектив біомаркера, який давав 75%, ніж я мав би той, що працював зі 100%.

Існує дуже мало наборів клінічних даних, які дозволять вам впевнено заявляти про 100% точність. Золотих стандартів на цьому рівні дуже мало.

Анкерст та ін. Показують фантастичний приклад проблем оцінки результатів діяльності

Ризики PCPTRC були розраховані для 25 733 біоптатів

Отже, великий аналіз багатьох добре розроблених досліджень з використанням добре встановленого та контрольованого аналізу.

AUC PCPTRC коливався від низьких 56% у когорті ERSPC Goeteborg Rounds 2–6 до високих 72%

Тож виступ від майже не кращого, ніж шанс, до цілком обнадійливого. Чому?

Зовнішня валідація PCPTRC через десять когорт виявила різний ступінь успіху, який сильно залежав від когорти, швидше за все, через різні критерії та обробку до біопсії.

Тому, коли ви бачите звіт про абсолютно новий маркер високої продуктивності, запитуйте;

Яким був золотий стандарт? і якою була цільова сукупність?

Чим далі популяція, на якій її тестували, від реальної клінічної популяції, тим обережнішими ми повинні бути.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/paradox-performance-david-bramwell-phd/.

David Bramwell, PhD люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.