FLERE LESER FLERE-CASE ROC
resultatene av kliniske studier er ubetydelig mindre resultatene kan brukes til noen form for klinisk bruk. Derfor, i tilfelle av brystkreft diagnose modaliteter, leseren i studien må representere alle radiologer og saken sett må også ligner alle mammograms som kan genereres i klinikken., Det kan være umulig å nøyaktig gjenskape hele variasjonen av mammografi funn i klinikker over hele landet. Imidlertid kliniske studier som inkluderer flere tilfelle variasjon for å måle den diagnostiske nøyaktigheten av en modalitet vil ha betydelig mer klinisk verdi enn studier basert på lite fall variasjon.
Variasjon i kreft påvisning tester har to hovedkomponenter, leser variasjon og case-eksempel variasjon. Den første var beskrevet i omtalen av ROC-analyse., De siste resultatene fra små forskjeller i mammograms som, når som spenner over kontinuum fra definitivt å avsløre kreft definitivt ikke å avsløre kreft, kan påvirke en reader ‘ s vedtak. Metodiske løsninger på konto for disse kildene til variasjon kan øke mengden av informasjon som kan bli samlet inn fra datasett.
kombinasjonen av ROC-analyse og en studie design med flere lesere og flere tilfeller gir en mulig løsning på komponenter av variansen., I flere leser flere-case (MRMC) ROC-analyse, alle lesere tolker hver mammogram i tilfelle sett. Leserne i en studie representerer de ulike lesere som kan bruke en bestemt teknologi. Representant sak-angi befolkningen gjør det mulig å generalisere funnene til de ulike brystkreft tilfeller som kan vises på landsdekkende klinikker. Dette gir mulighet for betydelig funn til å bli generalisert til utbredt klinisk praksis.,
MRMC studie design har flere fordeler i forhold til innsamling av enkelt-leser ROC-analyser fordi MRMC analyse gir et kvantitativt mål på ytelse av en diagnostisk test på tvers av en befolkning på lesere med varierende grad av dyktighet. Selv om det å ha mer enn én leser øker variasjonen i målingen, MRMC studier kan være utformet slik at den statistiske kraften av forskjeller mellom konkurrerende modaliteter vil være større enn hvis man bare leserens tolkning er brukt.,1 Når du bruker MRMC metodikk, statistiske modeller kan brukes til å redegjøre for begge tilfelle variasjon og leser variasjon. Resultatene av en studie der leserne tolke ulike mammogram tilfellet setter ikke konto for case-eksempel variasjon. Derfor, single-leser studier kan bare bli generalisert til saker som hver leser tolkes. Derimot er resultatet av en MRMC undersøkelsen kan ikke generaliseres til alle radiologer samt alle mammograms.6
Det praktiske resultatet av MRMC metodikk er å spare tid og penger., Begrepet design av sentrale studier med resultater fra pilot MRMC studier tilbyr en mulighet for utvikling av imaging-teknologi vurdering med noen grad av sammenheng og kontinuitet. MRMC studier i forskningen fasen av imaging system utvikling kan gi informasjon til design og størrelse studier for demonstrasjon av sikkerhet og effektivitet som kreves for Food and Drug Administration (FDA) godkjennelse.6 MRMC metoder gi mer informasjon per tilfelle, noe som fører til mindre prøve størrelser for prøvelser. Redusere størrelsen på studier gjør det lettere å rekruttere pasienter., Mindre studier krever også mindre penger. Denne fremgangsmåten kan også brukes til å hjelpe design kliniske forsøk ved å estimere størrelsen på fremtidige studier. For eksempel, FDA-godkjenning av den første digital mammografi teknologi var basert på bare 44 brystkreft på tvers av 5 lesere i en pilotstudie ved hjelp av MRMC paradigme. Resultatene av denne undersøkelsen kan ikke generaliseres til en sentral studie av 200 kreft og 6 lesere, eller 78 kreft med 100 lesere.,7 i Henhold til 2001 FDA veiledning på digital mammografi systemer, ROC beregninger som tar hensyn til usikkerhet er en viktig del av en klinisk studie. FDA presenterer også flere metoder som har vært brukt i fortiden for å måle usikkerhet i ROC anslag, men det er kjent at MRMC metodikken er den eneste tilnærmingen som står for leseren og case-variabilitet.2 Som et resultat, gjennom November 2002, alle vellykkede bidrag til FDA av et system for digital mammografi utnyttet MRMC ROC paradigme.,