VÍCE-ČTENÁŘ VÍCE-v PŘÍPADĚ ROC
výsledky klinických studií jsou zanedbatelné, pokud výsledky mohou být použity k nějaké klinické použití. Proto, v případě rakoviny prsu, diagnostické postupy, čtenář ve studii musí reprezentovat všechny radiologové a v případě, že nastavení musí také úzce podobají všechny mamografie, které mohou být generovány v klinice., Může být nemožné přesně replikovat úplnou variabilitu nálezů mamografie na klinikách po celé zemi. Klinické studie, které zahrnují více případových variací pro měření diagnostické přesnosti modality, však budou mít výrazně větší klinickou hodnotu než studie založené na malé variaci případů.
variabilita testů detekce rakoviny má dvě hlavní složky, variabilitu čtečky a variabilitu případových vzorků. První byl popsán v diskusi o analýze ROC., Posledních výsledků z jemné rozdíly v mamografie, když spanning kontinuum od rozhodně odhalující rakovinu rozhodně ne odhalující rakovinu, může mít vliv na čtenáře rozhodnutí. Metodická řešení pro zohlednění těchto zdrojů variability mohou maximalizovat množství informací, které lze získat z datových sad.
kombinace analýzy ROC a návrhu studie s více čtečkami a více případy poskytuje možné řešení složek rozptylu., V multiple-reader multiple-case (MRMC) Roc analýza, všichni čtenáři interpretovat každý mamogram v sadě případ. Čtenáři ve studii představují různorodé čtenářství, které by mohlo používat konkrétní technologii. Reprezentativní případová populace umožňuje zobecnit nálezy na různé případy rakoviny prsu, které se mohou objevit na celostátních klinikách. To umožňuje, aby významné nálezy byly zobecněny na rozšířenou klinickou praxi.,
MRMC design studie má několik výhod oproti sbírku single-reader ROC analýzy, protože MRMC analýza poskytuje kvantitativní měření výkonu diagnostického testu celé populace čtenáři s různým stupněm dovedností. I když mají více než jeden čtenář se zvyšuje variabilita v měření, MRMC studie mohou být navrženy tak, aby statistické průkaznosti rozdílů mezi konkurenčními způsoby bude větší, než kdyby pouze jeden čtenář výklad je používán.,1 při použití metodiky MRMC lze statistické modely použít k zohlednění variability případů i variability čteček. Výsledky studie, ve které čtenáři interpretují různé sady případů mamografu, nemohou zohlednit variaci případu a vzorku. Studie s jedním čtenářem proto lze zobecnit pouze na případy, které každý čtenář interpretoval. Naopak výsledky studie MRMC mohou být zobecněny všem radiologům i všem mamogramům.6
praktickým výsledkem metodiky MRMC je úspora času a peněz., Koncept návrhu stěžejních studií s využitím výsledků pilotních studií MRMC nabízí příležitost pro vývoj hodnocení zobrazovací technologie s určitým stupněm soudržnosti a kontinuity. Studie MRMC během výzkumné fáze vývoje zobrazovacího systému mohou poskytnout informace pro návrh a velikost studií pro prokázání bezpečnosti a účinnosti potřebné pro schválení Food and Drug Administration (FDA).6 metody MRMC poskytují více informací na případ, což se promítá do menších velikostí vzorků pro zkoušky. Snížení velikosti studií usnadňuje nábor pacientů., Menší zkoušky také vyžadují méně peněz. Tento postup lze také použít k návrhu klinických studií odhadem velikosti budoucích studií. Například schválení první technologie digitální mamografie FDA bylo založeno pouze na 44 rakovině prsu napříč 5 čtenáři v pilotní studii používající paradigma MRMC. Výsledky této studie lze zobecnit na klíčovou studii 200 rakovin a 6 čtenářů nebo 78 rakovin se 100 čtenáři.,7 podle pokynů FDA pro digitální mamografické systémy z roku 2001 jsou odhady ROC, které berou v úvahu nejistoty, nezbytnou součástí klinické studie. FDA také představuje několik metodik, které byly použity v minulosti k měření nejistot v ROC odhady; nicméně, je třeba poznamenat, že MRMC metodika je jediný přístup, který představuje pro čtenáře a případ variability.2 jako výsledek, do listopadu 2002, všechny úspěšné podání FDA systému pro digitální mamografii využil mrmc ROC paradigma.,