Reliability analysis of the epidural spinal cord compression scale
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The evolution of imaging techniques, along with highly effective radiation options has changed the way metastatic epidural tumors are treated. While high-grade epidural spinal cord compression (ESCC) frequently serves as an indication for surgical decompression, no consensus exists in the literature about the precise definition of this term. The advancement of the treatment paradigms in patients with metastatic tumors for the spine requires a clear grading scheme of ESCC. The degree of ESCC often serves as a major determinant in the decision to operate or irradiate. The purpose of this study was to determine the reliability and validity of a 6-point, MR imaging-based grading system for ESCC. METHODS: To determine the reliability of the grading scale, a survey was distributed to 7 spine surgeons who participate in the Spine Oncology Study Group. The MR images of 25 cervical or thoracic spinal tumors were distributed consisting of 1 sagittal image and 3 axial images at the identical level including T1-weighted, T2-weighted, and Gd-enhanced T1-weighted images. The survey was administered 3 times at 2-week intervals. The inter- and intrarater reliability was assessed. RESULTS: The inter- and intrarater reliability ranged from good to excellent when surgeons were asked to rate the degree of spinal cord compression using T2-weighted axial images. The T2-weighted images were superior indicators of ESCC compared with T1-weighted images with and without Gd. CONCLUSIONS: The ESCC scale provides a valid and reliable instrument that may be used to describe the degree of ESCC based on T2-weighted MR images. This scale accounts for recent advances in the treatment of spinal metastases and may be used to provide an ESCC classification scheme for multicenter clinical trial and outcome studies.
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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 | 0,019 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».