Tympanometry interpretation by primary care physicians. A report from the International Primary Care Network (IPCN) and the Ambulatory Sentinel Practice Network (ASPN).
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accuracy of data gathered by primary care clinicians in practice-based research networks (PBRNs) has been questioned. Tympanometry, recently recommended as a means of improving accuracy of diagnosing acute otitis media, was included as an objective diagnostic measure in an international PBRN study. We report the level of agreement of interpretations of tympanograms between primary care physicians in PBRNs and experts. METHODS: Primary care physicians in PBRNs in the Netherlands, United Kingdom, United States, and Canada enrolled 1773 children aged 6 to 180 months who contributed 6358 tympanograms during 3179 visits. The physicians were trained in the use and interpretation of tympanometry using the Modified Jerger Classification. We determined the level of agreement between physicians and experts for interpretation of tympanograms. One comparison used the 6358 individual ear tracings. A second comparison used the 3179 office visits by children as the unit of analysis. RESULTS: The distribution of expert interpretation of all tympanograms was: 35.8% A, 30% B, 15.5% C1, 12% C2, and 6.8% uninterpretable; for visits, 37.8% were normal (A or C1), 55.6% abnormal (B or C2), and 6.6% could not be classified. There was a high degree of agreement in the interpretation of tympanograms between experts and primary care physicians across networks (kappa=0.70-0.77), age groups of children (kappa=0.69-0.73), and types of visits (kappa=0.66-0.77). This high degree of agreement was also found when children were used as a unit of analysis. CONCLUSIONS: Interpretations of tympanograms by primary care physicians using the Modified Jerger Classification can be used with confidence. These results provide further evidence that practicing primary care physicians can provide high-quality data for research purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».