Kirjahylly (Suomi)

USEITA-LUKIJA USEITA-TAPAUKSESSA ROC

tulokset kliiniset tutkimukset ovat merkityksettömiä, ellei niiden tuloksia voidaan soveltaa jonkinlaista kliiniseen käyttöön. Siksi, kun kyseessä rintasyövän diagnostiset menettelytavat, lukija tutkimuksessa on edustaa kaikkia radiologit ja jos sarja on myös läheisesti muistuttavat kaikki mammografiassa, että voidaan tuottaa klinikalla., Mammografialöydösten täydellistä vaihtelua klinikoilla voi olla mahdotonta täysin toistaa valtakunnallisesti. Kuitenkin kliinisissä tutkimuksissa, jotka sisältävät enemmän jos vaihtelua mitataan diagnostinen tarkkuus menettely on huomattavasti enemmän kliinistä arvoa kuin tutkimukset perustuvat tapauksessa vähän vaihtelua.

Vaihtelu syövän havaitseminen testit on kaksi pääosaa, lukija vaihtelu ja case-näytteen vaihtelu. Ensimmäinen kuvailtiin ROC-analyysia koskevassa keskustelussa., Jälkimmäinen tulokset hienoisia eroja mammografiassa, että kun ulottuu jatkumo ehdottomasti paljastaa syövän todellakaan ole paljastaa syövän, voi vaikuttaa lukijan päätös. Metodologiset ratkaisut näiden vaihtelevuuden lähteiden huomioon ottamiseksi voivat maksimoida tietokokonaisuuksista kerättävän tiedon määrän.

yhdistelmä ROC-analyysin ja tutkimuksen suunnittelu, jossa on useita lukijoita ja useita tapauksissa tarjoaa mahdollisen ratkaisun osia varianssi., Useita-lukija useita-tapauksessa (MRMC) ROC-analyysi, kaikki lukijat tulkitsevat jokaisen mammografia tapauksessa asetettu. Tutkimuksen lukijat edustavat monipuolista lukijakuntaa, joka saattaa käyttää tiettyä teknologiaa. Edustavan tapauskohtaisen populaation avulla voi yleistää havainnot erilaisiin rintasyöpätapauksiin, joita voi esiintyä valtakunnallisilla klinikoilla. Näin merkittävät löydökset voidaan yleistää laajalle levinneeseen kliiniseen käytäntöön.,

MRMC tutkimuksen suunnittelu on useita etuja kokoelma single-lukija ROC-analyysit, koska MRMC-analyysi tarjoaa määrällisesti mitata suorituskykyä diagnostinen testi koko väestöstä lukijat vaihtelevalla taito. Vaikka useampi kuin yksi lukija lisää vaihtelua mittaus -, MRMC tutkimukset voivat olla suunniteltu niin, että tilastollinen voima eroja kilpailevien säännöt on suurempi kuin jos vain yhden lukijan tulkinta on käytetty.,1 Kun käytät MRMC menetelmät, tilastollisia malleja voidaan käyttää huomioon sekä tapauksessa vaihtelevuus ja lukija vaihtelua. Tulokset tutkimuksesta, jossa lukijat tulkitsevat eri mammografia jos sarjaa ei voi huomioida tapauksessa-näyte vaihtelua. Siksi yhden lukijan tutkimukset voidaan yleistää vain niihin tapauksiin, joita kukin lukija tulkitsi. Toisaalta MRMC-tutkimuksen tulokset voidaan yleistää kaikkiin radiologeihin sekä kaikkiin mammogrammeihin.6

MRMC-menetelmän käytännön tulos on ajan ja rahan säästäminen., Käsite suunnittelu keskeiset tutkimukset käyttäen tulokset pilotti MRMC opinnot tarjoaa mahdollisuuden kehittämiseen imaging technology assessment jonkin verran johdonmukaisuutta ja jatkuvuutta. MRMC-tutkimukset kuvantamisjärjestelmän kehittämisen tutkimusvaiheen aikana voivat antaa tietoa elintarvikkeiden ja lääkkeiden hallinnon (FDA) hyväksynnän edellyttämien turvallisuus-ja tehokkuustutkimusten suunnitteluun ja kokoon.6 MRMC-menetelmällä saadaan enemmän tietoa tapausta kohden, mikä tarkoittaa pienempiä otoskokoja kokeille. Tutkimusten koon pienentäminen helpottaa potilaiden rekrytointia., Pienemmät oikeudenkäynnit vaativat myös vähemmän rahaa. Tätä menettelyä voidaan käyttää myös kliinisten tutkimusten suunnittelun apuna tulevien tutkimusten koon arvioimisessa. Esimerkiksi FDA: n hyväksyntää ensimmäinen digitaalinen mammografia tekniikka perustui vain 44 rintasyövistä yli 5 lukijat pilottitutkimuksen avulla MRMC paradigma. Tämän tutkimuksen tulokset voidaan yleistää ratkaiseva oikeudenkäynti 200 syövät ja 6 lukijoita, tai 78 syövät 100 lukijoille.,7 Mukaan 2001 FDA ohjeita digitaalinen mammografia järjestelmät, ROC arvioi, että ottaa huomioon epävarmuustekijät ovat olennainen osa kliinistä tutkimusta. FDA esittelee myös useita menetelmiä, joita on käytetty aiemmin toimenpiteen epävarmuustekijät ROC arviot; kuitenkin, se on huomattava, että MRMC menetelmä on ainoa tapa, että tilinpäätöksen lukija ja jos vaihtelua.2 Tämän seurauksena, marraskuuhun 2002, kaikki onnistuneet huomautukset FDA järjestelmän digitaalisen mammografian hyödyntää MRMC ROC paradigma.,

Beiden SV, Wagner RF, Doi K, Nishikawa RM, Freedman M, Lo SC, Xu BV. Riippumattomat ja peräkkäiset lukemat tietokoneavusteisia modaliteetteja koskevissa ROC-tutkimuksissa: varianssin komponenttien analysointi. Acad Radiol. 2002;9(9):1036–1043.
laitteiden ja radiologisen terveyden keskus. Washington, DC: Food and Drug Administration; 2001. Digitaalisten Mammografiajärjestelmien Premarket-Sovellukset; lopullinen ohjaus teollisuudelle ja FDA: lle.
Giger M. Workshop on New Technologies for the Early Detection and Diagnosis of Breast Cancer., Washington, DC: Institute of Medicine of the National Academies; 2003. Tietokoneavusteinen Diagnoosi.
Metz CE. ROC-analyysin perusperiaatteet. Semin Nukl Med. 1978;8(4):283–298.
Wagner RF, Beiden SV. Riippumattomat ja peräkkäiset lukemat tietokoneavusteisia modaliteetteja koskevissa ROC-tutkimuksissa: varianssin komponenttien analysointi. Acad Radiol. 2003;10(2):211–212. tekijän vastaus 212.
Wagner RF, Beiden SV, Campbell G, Metz CE, Sacks WM. Lääketieteellisen kuvantamisen ja tietokoneavusteisten järjestelmien arviointi: viimeaikaisista kokemuksista saadut kokemukset. Acad Radiol. 2002;9(11):1264–1277.,
Wagner R. Fourth National Forum on biolääketieteellinen kuvantaminen onkologiassa. Bethesda, MD: National Cancer Institute; 2003. CDRH tutkimus näkökulmia.

Share

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *