プロジェクト 2 の例: 皮膚科の刺激を使用したフィードバック X 有病率
ビジュアル検索における有病率の影響: 理論的および実際的な意味
調査の概要
詳細な説明
この説明は、Open Science Framework サイトでの事前登録に基づいています。 これは「BESH」研究であることに注意してください。 この種の研究は、従来の臨床試験として設計されたものではありませんが、NIH の臨床試験報告規則の変更により、ここで報告されています。 これは、NE017001 のプロジェクト 2 からの 1 つの研究です。
Levari et al (2018) は、人々が刺激の概念を拡大することで、刺激の普及率の低下に反応したことを発見しました。 具体的には、青紫の連続体から引き出されたドットが青かどうかを試行ごとに判断するよう観察者に依頼しました。 その結果、青色のアイテムがあまり普及していない場合、オブザーバーはあいまいな刺激を「青色」と呼ぶ可能性が高いことが示されました。 信号検出理論 (SDT) の用語では、これは応答基準の自由なシフトです。 これが「有病率誘導概念変更」（PICC）です。 ただし、以前の結果は、有病率効果に関する一連の長い実験で反対の結果を得ました。 標準的な調査結果は、Os が低い有病率でより多くのターゲットを逃すことです。 青が珍しい場合、彼らは何かを青と呼ぶ可能性は低くなります。 SDT の用語では、これは保守的な基準のシフトです。 これは古典的な低有病率効果 (LPE) です。 以前の一連の実験で、Lyu et al (2021) は、フィードバックが重要な変数であることを発見しました。 試行ごとのフィードバックにより、LPE が得られます。 フィードバックがない場合、データは通常 PICC の結果を示します。
エキスパートがエキスパート ドメインで刺激を表示すると、LPE および PICC 効果が表示されますか? 検索タスクからの LPE の証拠があります (例: Evans, K. K.、Birdwell, R. L.、および Wolfe, J. M. (2013)。 頻繁に見つからない場合は、しばしば見つからない: 乳がんのスクリーニングで一部のがんが見逃される理由. . PLoS ONE 8(5): e64366。 、8(5)、e64366。 doi: doi:10.1371/journal.pone.0064366). ただし、PICC のエビデンスは収集されておらず、「この点は青色ですか?」などの単一項目の決定タスクのデータはありません。タスク。 上記のような基準の変化は、明らかにヘルスケアに影響を与える可能性があるため、これは重要です。
この研究では、皮膚科の刺激を使用して、基本的な「この点は青色ですか」という実験を繰り返します (これはメラノーマですか、それとも単なる母斑 (ほくろ) ですか?)。
仮説:
(H1) フィードバックがなければ、癌の有病率が低い場合、Os はスポットを癌としてラベル付けする可能性が高くなります (有病率による概念の変化)。
(H2) フィードバックがあると、がんの有病率が低い場合、Os はスポットをがんとして分類する可能性が低くなります (古典的な低有病率効果)。
従属変数
主な従属変数は、画像セットにおけるがんの有病率の関数としてのがん反応の割合ですが、反応時間も記録します。
条件
参加者はいくつ、どの条件に割り当てられますか?
オブザーバー間で 4 つの条件が実行されます。
- フィードバック付きの 50% がん画像
- フィードバックなしの 50% がん画像
- フィードバック付きの 20% がん画像
- 20% フィードバックなしのがん画像
オブザーバーは、単純な 2 代替強制選択 (2AFC) がん/がんなしの決定を行います。
オブザーバーには、回答の正しさに基づいてポイントが与えられます (より正確であるほど、より多くのポイントが与えられます)。
各ブロックで 200 回の試行が行われます。 これにより、有病率が低い条件で 40 のターゲット存在試験が生成され、粗すぎないヒット率が生成されるはずです。
刺激は、ISIC アーカイブからのほくろの画像になります。 各画像には、メラノーマ (がん) または母斑 (陰性) のいずれかの既知の回答が付いています。
分析
データは、フィードバック条件付きの 50% での観察者の応答に基づいて、非がんからがんまでの連続体を生成します。 これにより、0% 近くのがん反応から 100% 近くまで増加する心理測定関数が得られます (想定される場合があります)。
その順序付けを使用して、他の 3 つの条件に対して心理測定関数が生成されます。
オブザーバーの応答行動に対する有病率とフィードバックの有無の影響を調べるために、jamovi ソフトウェアを使用して、一般化された混合モデルで有病率とフィードバックを要因としてロジスティック回帰を実行します。
データは、画像に関する実際の真実に基づいて、感度 (d') および基準 (c) の信号検出測定値を計算するためにも使用されます。 つまり、「がん」の反応は、画像ががんを示している場合は真陽性としてコード化され、そうでない場合は「偽陽性」としてコード化されます。 有病率とフィードバックの関数として d' および/または c (基準) が大幅に変化するかどうかを調べるために、t 検定が実行されます。
外れ値と除外
なし
サンプルサイズ
試行の個別のブロックが実行され、条件が対応のない t 検定と比較されます。
G* パワーは、アルファ = 0.05、パワー = 0.80 の場合、グループごとに 36 人のオブザーバー、または合計 144 人のオブザーバーを示唆しています。 計画では、グループごとに 45 の O を実行しようとする予定であり、オンライン テストの気まぐれによる O の約 20% の損失が予想されます。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Massachusetts
-
Boston、Massachusetts、アメリカ、02215
- Visual Attention Lab, Brigham and Women's Hospital
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-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- オンラインでの登録を歓迎します
除外基準:
- 18歳未満
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：BASIC_SCIENCE
- 割り当て：NA
- 介入モデル：SINGLE_GROUP
- マスキング：なし
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：皮膚科学刺激を使用したフィードバック X 有病率
この実験では、オブザーバー (Os) は 80 試行のブロックを完了しました。 試行ごとに、彼らは皮膚の斑点の画像を見ました。 彼らはこれを黒色腫（癌）または母斑（良性）に分類しました。 ブロックは、有病率が低い (20% の癌症例、16 画像) または高い有病率 (50%、40 画像) である可能性があります。 OS は、パフォーマンスの正確性について試行ごとに「フィードバック」を受け取ったか、受けていないかのどちらかです。 したがって、ブロックには 4 つのタイプがありました。 低有病率、フィードバックなし 低有病率、フィードバック 高有病率、フィードバックなし 高有病率、フィードバック これら 4 種類のブロックのそれぞれが、6 日ごとに O に提供されました。 Os は、毎日 4 つのブロックのそれぞれを表示することを選択できます。 私たちが特に興味を持ったのは、パフォーマンスに対して 1 つのブロックを実行した直後のブロックの効果でした。 |
トライアルフィードバックによるトライアルの有無
一部のブロックでは、皮膚がんの「ターゲット」画像が 50% の試験で存在していました (有病率が高い)。
他のブロックでは、疾患の有病率は 20% でした。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ブロックのペア間の D' の変化。
時間枠：参加者は、1 日に 2 ブロックから 6 日間で最大 24 ブロックまで研究に参加できます。
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D' (d-prime) は、真陽性率の z 変換 - 偽陽性率の z 変換として定義されます。 真の陽性とは、本当の黒色腫が黒色腫であると言うときです。 偽陽性とは、母斑が黒色腫であると言うときです。 z=0 または z=1 の場合の計算の問題を回避するために、0.5 の誤差の補正が追加されます。 ゼロの D' は、識別能力がないことを示します。 D' > 0 は、ある程度の識別能力を示します。 関心のある変化は、すべての条件で平均化されたブロック 2 の D' と比較して、ブロック 1 に続く場合のブロック 2 の D' です。 |
参加者は、1 日に 2 ブロックから 6 日間で最大 24 ブロックまで研究に参加できます。
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ブロックのペア間の基準の変更。
時間枠：参加者は、1 日に 2 ブロックから 6 日間で最大 24 ブロックまで研究に参加できます。
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基準 c は、z 変換されたヒット確率 (正しい yes 応答) と誤報 (誤った yes 応答) の間の中点の位置に対応します。
-[z(p(h))+z(p(FA))]/2 として計算されます。
基準 c, z スコアは、標準偏差の単位で偏りがなくなるまでの距離を定量化します。
Z スコア 0 は偏りがないと言われます。
c の負の値は、イエスと言う基準がより緩いことを示します。
正の数は、イエスと言うより厳しい基準を示します。
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参加者は、1 日に 2 ブロックから 6 日間で最大 24 ブロックまで研究に参加できます。
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ANALYTIC_CODE
試験データ・資料
-
個人参加者データセット
情報コメント：これは、これらのデータの Open Science Framework ページです。 タイトルはLevari Exp. 17: フィードバック × 皮膚科学刺激を使用した有病率
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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