诊断试验专栏|第7期. 诊断试验的报告规范

文摘   教育   2024-10-28 20:21   北京  
BE声明学写文章②



往期回顾

  Reviews  


1)诊断试验专栏|第1期. 诊断试验的设计要点
2)诊断试验专栏|第2期. 诊断试验的常见“设计范式”
3)诊断试验专栏|第3期. 诊断试验需要做多少例?(上)

4)诊断试验专栏|第4期. 诊断试验需要做多少例?(中)

5)诊断试验专栏|第5期. 诊断试验需要做多少例?(下)

6)诊断试验专栏|第6期. 诊断试验中常见评价指标的计算及解读


前面我们介绍了诊断试验常见的设计范式、样本量估算及常见评价指标。这一期我们来学习下如何规范报告诊断试验,来给我们的诊断试验系列做一个收尾。


为了提高医学研究报告的质量、完整性和透明性,针对各种研究类型制定了一系列的报告规范,最常见的如:随机对照研究的CONSORT,观察性研究的STROBE,系统综述的PRISMA等(见下图1),本期我们主要来了解下诊断试验的报告规范——“STARD (Standards for the Reporting of Diagnostic Accuracy Studies)”声明

图1 Equator network上常见研究类型的报告指南


MASCU

诊断试验


1. STARD声明介绍



如上图1,常见研究的报告指南均可从equator network网站上获取相关的详细信息。STARD声明相关文件均可从以下网址下载:https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/stard/。除了该网站,该声明也在多个期刊发表,相关发表信息也可从上述网址获取,撰写文章引用该声明时可以选择其中任一作为参考文献条目。


目前STARD声明最新版是2015年更新版本,包含一个清单(checklist)、一个流程图(flow diagram)及一个解释性文件(explanation and elaboration paper);其通用版本是英文版本。清单中包含了报告诊断准确性研究应包含的所有条目,具体见第二部分“STARD条目”介绍,除了帮助开展研究人员撰写研究报告,在投稿时,期刊一般也会要求投稿人同步提供该清单(指明在文章中哪个部分阐述了清单中相应条目),帮助编辑和审稿人评估研究质量。流程图主要是展示了研究人群的情况,包括接受金标准检查及待测诊断方法的例数、不同条件下剔除的患者例数及原因等,帮助读者快速了解研究整体入组及实际接受相关检查的例数,与文字描述相比,更清晰、明确。STARD声明还配套了相应了解释性文件,针对清单中的每个条目,提供具体的案例和详细的解释(如下图2所示)。


图2 STARD声明相应解释性文件中针对清单中“条目4:研究目的和假设”提供的案例及解释 (摘自STARD声明解释性文件)



2. STARD条目



STARD清单一共包含涵盖了标题、摘要、引言、方法、结果、讨论及其他信息7个部分的30个条目,详细说明了诊断准确性研究文章各部分应该提供的研究相关信息,其中方法和结果两部分占据了较大比例,分别包含14个条目和7个条目。方法部分从研究设计、研究人群(纳入排除标准、受试者确认的时间和场景、连续/随机/方便样本)、试验方法(待测方法、金标准、是否盲态评价、诊断阳性/阴性的定义)到分析(诊断准确性比较或估计方法、不确定诊断结果的处理、缺失数据的处理、样本量估计),这些关键条目确保研究的可重复性,并很大程度决定了研究质量。


图3 STARD清单:方法部分相关条目(摘自STARD清单)



对于对诊断试验不够熟悉的童鞋,认真反复研读STARD声明系列文件,有助于更加深入理解诊断试验~快来一起学习吧!


诊断试验系列就到此结束了,从设计、评价到报告,大家对诊断试验是否有了更深入的认识呢~赶快实践起来吧~有任何相关问题,欢迎来科研咨询!



(封面图源网络,侵删)

今天的分享到这里就结束啦,你学会了吗?
大家对于推送内容有任何问题或建议可以在公众号菜单栏“更多--读者的话” 栏目中提出,我们会尽快回复!


参考文献:

1. https: // www. equator-network. org / reporting - guidelines / stard /


2. Cohen JF, Korevaar DA, Altman DG et al. STARD 2015 guidelines for reporting diagnostic accuracy studies: explanation and elaboration. BMJ Open 2016;6:e012799.


期待已久~临床科研交流群来啦!


(欢迎大家入群交流~
若群满,请添加下方微信,备注:“进临床科研与统计_互助交流群” )





写在最后


“观科研”(点击进一步了解我们吧)是由一群北京协和医学院(清华大学医学部)的博士开创的公众号,初心是让医学科研有迹可循,帮助一线的医学科研人员更快地成长,希望大家支持与关注!

如果大家对分享医学科研知识感兴趣,特别欢迎加入我们,期待与您的相遇相识相知,也非常欢迎大家自主投稿,如果您有需要分享的内容或对我们有任何建议,可通过后台留言、
公众号菜单栏
“更多—读者的话”栏目进一步了解)或发送邮件至mascu_forever@163.com与我们交流并留下个人联系方式,我们会及时与您联系。

如果您觉得我们长期的干货推送对您的科研工作有所帮助,可以在合适的机会致谢(包括但不限于SCI论文、毕业论文等),格式如下:
 The authors thank the support of Skill Learning from Kaixin Doctor and MASCU (Medical Association with Science, Creativity, and Unity), Inc, Shenzhen, China (mascu_forever@163.com).

【大家的支持,是我们持续更新的动力!】



Pay attention!
微信公众号的推送规则发生改变(不再按照时间顺序来显示),如果没有将“观科研”设置为星标,你就可能错失里面的精彩推送。


点击“在看”,可参与讨论哦!


图文:途观

审核:美观

编辑:云观

编审:直观


观科研
让医学科研有迹可循
 最新文章