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J-GLOBAL ID：201702230866569690   整理番号：17A1970583

多くの評価者の順序分類間の一致と会合の要約測度【Powered by NICT】

Summary measures of agreement and association between many raters’ ordinal classifications

著者 (3件)： Mitani Aya A. (Department of Biostatistics, Boston University School of Public Health, Boston, MA) ,  Freer Phoebe E. (Department of Radiology and Imaging Sciences, University of Utah Hospital and Huntsman Cancer Institute, Salt Lake City) ,  Nelson Kerrie P. (Department of Biostatistics, Boston University School of Public Health, Boston, MA)
資料名： Annals of Epidemiology  (Annals of Epidemiology)
巻： 27  号： 10  ページ： 677-685.e4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3261A  ISSN： 1047-2797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳房X線写真のようなスクリーニング試験の解釈は,通常は画像の放射線科医の主観的視覚評価を必要とし,しばしば被験者の試験結果の放射線科医の分類間のかなりの差異が生じている。専門家間の一致の強さを評価するために臨床スクリーニング研究では,複数の評価者は,順序分類尺度を用いて被験者の試験結果を評価するために採用されることが多い。しかし,いくつかの研究で一致の伝統的な尺度を用いて多くの評価者の存在,順序分類スケールの使用,および不均衡データのために挑戦的である。一致と会合の既存の対策だけでなく,多くの評価者の順序分類を含む三大規模臨床スクリーニング研究と一致の新しく開発したモデルベース測定の性能を評価し,比較した。も要約尺度の重要な特性を実証するためにシミュレーション研究を行った。一致と会合の評価は,集約尺度の選択に応じて変化した。のいくつかの対策は,疾患と評価者の周辺分布の基本的な有病率に影響されたおよび/または各評価者は各被験者を分類し,バランスのとれたデータセットへの利用に限られていた。シミュレーション研究は一致と会合の一般的な手段である基礎疾患有病率への傾向があることを示した。モデルベース対策は一致と関連性を計算するための柔軟なアプローチを提供し,欠損と不均衡データだけでなく,基礎疾患有病率に対してロバストである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  乳房 ,  集中化 ,  *測度 ,  シミュレーション ,  X線写真 ,  スクリーニング ,  画像
準シソーラス用語： 原発性疾患 ,  モデルベース ,  被験者 ,  視覚評価 ,  放射線科医 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 合意 ,  関連 ,  Cohenのκ ,  順序分類 ,  加重カッパ

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 評価 ,  順序 ,  分類 ,  会合 ,  測度