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TítuloData-driven methods distort optimal cutoffs and accuracy estimates of depression screening tools: a simulation study using individual participant data
Autor(es)Bhandari, Parash Mani
Levis, Brooke
Neupane, Dipika
Patten, Scott B
Shrier, Ian
Thombs, Brett D
Benedetti, Andrea
Figueiredo, Bárbara
Tendais, Iva Alexandra Barbosa
DEPRESsion Screening Data (DEPRESSD) EPDS Collaboration
Palavras-chaveComputer simulation
Depression
Female
Humans
Psychiatric status rating scales
Reproducibility of results
Data science
Optimal cutoff
Accuracy estimates
Bias
Cherry-picking
Data-driven methods
DataSet-2021
EditoraElsevier 1
RevistaJournal of Clinical Epidemiology
CitaçãoBhandari, P. M., Levis, B., Neupane, D., Patten, S. B., Shrier, I., Thombs, B. D., … Yonkers, K. A. (2021, September). Data-driven methods distort optimal cutoffs and accuracy estimates of depression screening tools: a simulation study using individual participant data. Journal of Clinical Epidemiology. Elsevier BV. http://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2021.03.031
Resumo(s)To evaluate, across multiple sample sizes, the degree that data-driven methods result in (1) optimal cutoffs different from population optimal cutoff and (2) bias in accuracy estimates.
TipoArtigo
URIhttps://hdl.handle.net/1822/91224
DOI10.1016/j.jclinepi.2021.03.031
ISSN0895-4356
e-ISSN1878-5921
Versão da editorahttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S089543562100113X
Arbitragem científicayes
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:CIPsi - Artigos (Papers)

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