セロトラッカー-RoB:血清有病率研究のバイアス評価の再現性リスクのための決定規則ベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Bobrovitz, N.; Noel, K. C.; Li, Z.; Cao, C.; Deveaux, G.; Selemon, A.; Clifton, D. A.; Yanes Lane, M.; Yan, T.; Arora, R. K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218165456602 整理番号：21P0286472

セロトラッカー-RoB:血清有病率研究のバイアス評価の再現性リスクのための決定規則ベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

SeroTracker-RoB: a decision rule-based algorithm for reproducible risk of bias assessment of seroprevalence studies

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発行年： 2022年11月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月16日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

【背景】バイアス(RoB)評価は,証拠合成のコア要素であるが,時間消費と主観的である。著者らは,血清有病率研究のRoB評価のための決定ルールベースアルゴリズムを開発することを目的とした。【方法】SeroTracker-RoBアルゴリズムを開発した。アルゴリズムは,Joanna Briggs Institute Appraisal Checkリストから7つの目的と2つの主観的臨界評価項目を,プレバレンス研究のために導き,アイテムに基づくバイアスの研究リスクを決定する決定ルールを実行する。決定ルールは,2人のレビュー者からの非アルゴリズム的RoB判断を含むSeroTracker血清有病率研究データベースを用いて検証された。80のランダムに選択した論文のアルゴリズム的および非アルゴリズム的評価に対する時間の平均差として,決定ルールが評価をもたらす研究の割合として,また,2,070論文に対するアルゴリズムおよび非アルゴリズム評価を比較するクラス内相関を用いて信頼性を,定量化する。【結果】61の枝を有する一組の決定規則を,9つの臨界評価項目への応答を用いて開発した。アルゴリズムアプローチは,非アルゴリズム評価(平均減少2.32分[SD1.09])よりも速く,研究の100%(n=2,070)を分類し,非アルゴリズム評価(ICC0.77,95%CI 0.74-0.80)と比較して良好な信頼性を有した。著者らは,他の研究者による利用のために,このアルゴリズムを埋め込むSeroTracker-RoB Excelツールを構築した。結論:SeroTracker-RoB決定ルールベースのアルゴリズムは,完全なカバレッジと良好な信頼性で非アルゴリズム評価より速かった。本アルゴリズムは,血清有病率研究の迅速で,透明で再現性のあるRoB評価を可能にし,将来の疾患発生時の証拠合成努力を支持する可能性がある。この決定ルールベースアプローチは,他のタイプの有病率研究に適用できる。【JST・京大機械翻訳】

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疫学 , 馬 , 細菌による動物の伝染病

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