Interobserver variability in the interpretation of computed tomography following aneurysmal subarachnoid hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Numerous abnormal findings may be evident on CT scans after aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH). Here, the authors assess the interobserver variability in the radiological interpretation of the initial CT scan following SAH. METHODS: Two experienced reviewers, a neurosurgeon and a neuroradiologist, independently prospectively reviewed the initial CT scans of 413 patients enrolled in the CONSCIOUS-1 trial. Measured variables included SAH, intraventricular hemorrhage, intracerebral hemorrhage, subdural hematoma, chronic infarction, midline shift, and hydrocephalus. To assess interobserver variability, weighted kappa values and intraclass correlation coefficients (ICCs) were calculated and Bland-Altman analysis was performed. RESULTS: Moderate to substantial agreement was found for most of the CT scanning findings. There was fair to moderate interobserver agreement between reviewers when determining the extent of SAH based on a descriptive categorical classification (kappa 0.41; 95% CI 0.33-0.49), and better agreement when a semiquantitative scale was used (ICC 0.56; 95% CI 0.49-0.62). There was poor agreement between reviewers for the presence of hydrocephalus (kappa 0.34; 95% CI 0.20-0.48), but substantial to near perfect agreement on ventriculocranial ratio measurements (ICC 0.77; 95% CI 0.72-0.81). CONCLUSIONS: The authors' findings suggest that there is considerable interobserver variability in the interpretation of CT scans after SAH. Quantitative measures may reduce interobserver variability in comparison with qualitative or categorical scales. Variability in interpretation of CT scans has implications for patient care and conduct of clinical trials. It may be beneficial to develop standardized assessments to ensure consistent evaluation of measured variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».