False positive results in screening tests have potentially severe psychological, medical, and financial consequences for the recipient. However, there have been few efforts to quantify how the risk of a false positive accumulates over time. We seek to fill this gap by estimating the probability that an individual who adheres to the U.S. Preventive Services Task Force (USPSTF) screening guidelines will receive at least one false positive in a lifetime. To do so, we assembled a data set of 116 studies cited by the USPSTF that report the number of true positives, false negatives, true negatives, and false positives for the primary screening procedure for one of five cancers or six sexually transmitted diseases. We use these data to estimate the probability that an individual in one of 14 demographic subpopulations will receive at least one false positive for one of these eleven diseases in a lifetime. We specify a suitable statistical model to account for the hierarchical structure of the data, and we use the parametric bootstrap to quantify the uncertainty surrounding our estimates. The estimated probability of receiving at least one false positive in a lifetime is 85.5% ($\pm$0.9%) and 38.9% ($\pm$3.6%) for baseline groups of women and men, respectively. It is higher for subpopulations recommended to screen more frequently than the baseline, including more vulnerable groups such as pregnant women and men who have sex with men. Since screening technology is imperfect, false positives remain inevitable. The high lifetime risk of a false positive reveals the importance of educating patients about this phenomenon.


翻译:检查检测结果的虚假结果可能会给接受者带来严重的心理、医疗和财务后果。然而,几乎没有努力量化五种癌症或六种性传染疾病初级检查程序的真实阳性、假阴性和假正性的风险如何随时间推移而累积。我们试图通过估计一个坚持美国预防性服务工作队(USPSTF)筛查准则的人一生至少将获得一个假阳性的可能性来填补这一差距。为此,我们收集了美国预防性服务工作队(USPSTF)引用的116项研究的数据集,其中报告了真实阳性、假阴性、真实负性以及假阳性的数量。我们利用这些数据来估计14种人口组之一的个人一生至少将获得1个假正性病例的概率。我们指定了适当的统计模型来说明数据的等级结构,我们用参数来量化我们估算的不确定性。 估计一生至少收到1种假正性阳性病例的概率是85.5% ($pm9.%) 和38.9% 女性的不真实性周期重要性($p3.6%) 以及女性的精确性基底值分别显示女性的可靠程度,而男性的基底值分别为5 %。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月3日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员