PROSJEKT 2 EKSEMPEL: Feedback X Prevalens ved bruk av dermatologistimuli

Denne beskrivelsen er basert på en forhåndsregistrering på nettstedet for Open Science Framework. Merk at dette er en "BESH"-studie. Denne typen forskning er ikke utformet som en tradisjonell klinisk utprøving, men den blir rapportert her på grunn av endringer i NIHs rapporteringsregler for kliniske studier. Dette er en studie fra prosjekt 2 av NE017001.

Levari et al (2018) fant at folk reagerte på en reduksjon i forekomsten av en stimulus ved å utvide konseptet om det. Spesifikt ba de observatører om å bedømme på hver rettssak om en prikk, tegnet fra et blålilla kontinuum, var blått eller ikke. Resultatene viste at observatører var mer sannsynlig å kalle tvetydige stimuli "blå" når blå gjenstander var mindre utbredt. I signaldeteksjonsteori (SDT) termer er dette et liberalt skift av responskriterium. Dette er "prevalence induced concept change" (PICC). Tidligere resultater oppnådde imidlertid motsatte resultater i en lang rekke eksperimenter på prevalenseffekter. Standardfunnet er at Os bommer på flere mål ved lav prevalens. Når blått er sjeldent, er det mindre sannsynlig at de kaller noe blått. I SDT-termer er dette et konservativt kriteriumskifte. Dette er den klassiske Low Prevalence Effect (LPE). I en runde med tidligere eksperimenter fant Lyu et al (2021) at tilbakemelding er en kritisk variabel. Med prøve-for-prøve tilbakemelding får vi en LPE. Uten tilbakemelding viser dataene vanligvis PICC-resultater.

Dukker LPE- og PICC-effekter opp når eksperter ser på stimuli i deres ekspertdomene? Det er bevis for LPE fra søkeoppgaver (f.eks. Evans, K.K., Birdwell, R.L., & Wolfe, J.M. (2013). Hvis du ikke finner det ofte, finner du det ofte ikke: Hvorfor noen kreftformer er savnet i brystkreftscreening. . PLoS ONE 8(5): e64366. , 8(5), e64366. doi: doi:10.1371/journal.pone.0064366). Imidlertid har PICC-bevis ikke blitt samlet inn, og det er ingen data fra enkeltelementavgjørelsesoppgaver som "Er denne prikken blå?" oppgave. Dette er viktig fordi kriterieskift av den typen som er beskrevet ovenfor kan ha åpenbare helsemessige implikasjoner.

Denne studien vil gjenta det grunnleggende eksperimentet "Er dette prikk blå" ved å bruke dermatologiske stimuli (Er dette melanom eller bare en nevus (en føflekk)?)

Hypoteser:

(H1) uten tilbakemelding, er det mer sannsynlig at Os merke et sted som kreft når kreftprevalensen er lav (prevalensindusert-konseptendring).

(H2) at med tilbakemelding er det mindre sannsynlig at O-er merker et sted som kreft når kreftprevalensen er lav (klassisk lavprevalenseffekt)

Avhengig variabel

Den viktigste avhengige variabelen er andelen kreftresponser som funksjon av kreftprevalensen i bildesettet, men vi vil også registrere reaksjonstider.

Forhold

Hvor mange og hvilke betingelser vil deltakerne bli tildelt?

Fire forhold vil bli kjørt, mellom observatører.

1. 50 % kreftbilder med tilbakemelding
2. 50 % kreftbilder uten tilbakemelding
3. 20 % kreftbilder med tilbakemelding
4. 20 % kreftbilder uten tilbakemelding

Observatører vil ta en enkel 2-alternativ tvangsvalg (2AFC) kreft/ingen kreftbeslutning.

Observatører vil bli tildelt poeng basert på riktigheten av svaret (mer riktig, flere poeng)

Det vil være 200 forsøk i hver blokk. Det vil produsere 40 mål tilstedeværende forsøk under lavprevalensforhold som burde gi en treffrate som ikke er for grov.

Stimuli vil være bilder av føflekker fra ISIC-arkivet. Hvert bilde kommer med et kjent svar på enten melanom (kreft) eller nevus (negativ).

Analyser

Dataene vil produsere et kontinuum fra ikke-kreft til kreft basert på observatørenes svar i 50 % med tilbakemeldingstilstand. Dette vil gi en psykometrisk funksjon som øker (kan antas) fra nær 0 % kreftrespons til nær 100 %.

Ved å bruke den rekkefølgen vil psykometriske funksjoner bli generert for de tre andre tilstandene.

For å undersøke effekten av prevalens og tilstedeværelse og fravær av tilbakemelding på observatørers responsatferd, \kjør en logistisk regresjon med prevalens og tilbakemelding da faktorer i en generalisert blandet modell vil bli kjørt ved hjelp av jamovi-programvare.

Dataene vil også bli brukt til å beregne signaldeteksjonsmålene for sensitivitet (d') og kriterium (c) basert på den faktiske sannheten om bildene. Det vil si at "kreft"-svar vil bli kodet som sanne positive hvis bildene viser kreft og som "falske positive" hvis de ikke gjør det. T-tester vil bli utført for å undersøke om d' og/eller c (kriterium) endres signifikant som funksjon av prevalens og tilbakemelding.

Outliers og ekskluderinger

N/A

Prøvestørrelse

Separate blokker med forsøk vil bli kjørt og forholdene vil bli sammenlignet med uparrede t-tester.

G* Power sier foreslår 36 observatører PER GRUPPE eller totalt 144 observatører for alfa = 0,05, potens = 0,80. Planen vil være å forsøke å kjøre 45 Os per gruppe, og forvente omtrent 20% tap av Os på grunn av lunkene med online testing.