• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
      • عرض المستودع الرقمي
      • البحث في المستودع الرقمي (البحث البسيط والبحث المتقدم)
      • ارسال عملك للمستودع الرقمي
      • مصطلحات المستودع الرقمي
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الطب
  • أبحاث الطب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الطب
  • أبحاث الطب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    A new method for synthesizing test accuracy data outperformed the bivariate method

    Thumbnail
    عرض / فتح
    اصدار الناشر (بإمكانك الوصول وعرض الوثيقة / التسجيلةمتاح للجميع Icon)
    اصدار الناشر (تحقق من خيارات الوصول)
    تحقق من خيارات الوصول
    1-s2.0-S0895435620312191-main.pdf (1.867Mb)
    التاريخ
    2020-12-01
    المؤلف
    Furuya-Kanamori, Luis
    Kostoulas, Polychronis
    Doi, Suhail A R
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    This paper outlines the development of a new method (split component synthesis; SCS) for meta-analysis of diagnostic accuracy studies and assesses its performance against the commonly used bivariate random effects model. The SCS method summarises the study-specific natural logarithm of the diagnostic odds ratios (ln(DOR)), which mainly reflects test discrimination rather than threshold effects, and then splits the summary ln(DOR) into its component parts, logit of sensitivity and logit of specificity. Performance of the estimator under the SCS method was assessed through simulation and compared against the bivariate random effects model estimator in terms of bias, mean squared error (MSE), and coverage probability across varying degrees of between-studies heterogeneity. The SCS estimator for the DOR, Se, and Sp were less biased and had smaller MSE than the bivariate model estimators. Despite the wider width of the 95% confidence intervals under the bivariate model, the latter had a poorer coverage probability compared to that under the SCS method. The SCS estimator outperforms the bivariate model estimator and thus represents an improvement in our approach to diagnostic meta-analyses. The SCS method is available to researchers through the diagma module in Stata and the SCSmeta function in R.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1016/j.jclinepi.2020.12.015
    http://hdl.handle.net/10576/17234
    المجموعات
    • أبحاث الطب [‎1913‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشر

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video