Steps for Diagnostic Precision Meta-Analysis in Binary Response Studies: A Case of the Application by Hierarchical Modeling

Pasos para el metaanálisis de precisión diagnóstica en estudios de respuesta binaria: un caso de aplicación mediante modelización jerárquica

The discriminatory capacity of a test is commonly expressed in terms of sensitivity and specificity, and there is generally a compromise relationship between these two measures, as an increasing threshold for defining the positivity of the test results in a decrease in sensitivity and an increase in specificity. Recommended methods for the meta-analysis of diagnostic tests, such as the bivariate model, focus on estimating a summary sensitivity and specificity at a common threshold, while the Hierarchical Summary Receiver Operating Characteristic (HSROC) model focuses on estimating a summary curve from studies that have used different thresholds. Therefore, we will explain the hierarchical modeling for meta-analysis of the study of precision in diagnostic tests, and we will design a decision scheme that helps to understand the models to choose the most appropriate in situations of heterogeneity in the studies, and illustrate its application in a systematic review, studying the properties and assumptions of meta-analytic procedures to synthesize the quantitative evidence of the parameters. For which, we used a systematic review that obtained summary estimates for the diagnosis of invasive aspergillosis, being our modeling framework the NLMIXED procedure of SAS, obtaining summary estimates for sensitivity and specificity for the bivariate model of 0.7708 and 0.8521, from a total of 27 studies involving 3,943 patients, and for the HSROC case the values were 0.7304 and 0.8867 respectively. Finally, we hope that this article will provide clinicians with a sufficient understanding of the terminology and statistical methods, obtaining plausible interpretations of the results in systematic reviews.

La capacidad discriminatoria de una prueba se expresa comúnmente en términos de sensibilidad y especificidad, y generalmente existe una relación de compromiso entre estas dos medidas, ya que un umbral creciente para definir la positividad de la prueba resulta en una disminución de la sensibilidad y un aumento de la especificidad. Los métodos recomendados para el metaanálisis de pruebas diagnósticas, como el modelo bivariado, se centran en estimar una sensibilidad y especificidad resumidas en un umbral común, mientras que el modelo HSROC se enfoca en estimar una curva resumen a partir de estudios que han utilizado diferentes umbrales. Por lo tanto, explicaremos el modelado jerárquico para el metaanálisis del estudio de precisión en pruebas diagnósticas, y diseñaremos un esquema de decisión que ayude a comprender los modelos para elegir el más adecuado en situaciones de heterogeneidad en los estudios, e ilustraremos su aplicación en una revisión sistemática, estudiando las propiedades y supuestos de los procedimientos metaanalíticos para sintetizar la evidencia cuantitativa de los parámetros. Para ello, utilizamos una revisión sistemática que obtuvo estimaciones resumidas para el diagnóstico de aspergilosis invasiva, siendo nuestro marco de modelado el procedimiento NLMIXED de SAS, obteniendo estimaciones resumidas de sensibilidad y especificidad para el modelo bivariado de 0.7708 y 0.8521, a partir de un total de 27 estudios que involucraron a 3,943 pacientes, y para el caso del HSROC los valores fueron 0.7304 y 0.8867 respectivamente. Finalmente, esperamos que este artículo brinde a los clínicos una comprensión suficiente de la terminología y los métodos estadísticos, obteniendo interpretaciones plausibles de los resultados en revisiones sistemáticas.