Pilot assessment of a radiologic classification system for segmentation defects of the vertebrae
Notice bibliographique
Résumé
Existing nomenclature systems for describing and reporting congenital segmentation defects of the vertebrae (SDV) are confusing, inconsistently applied, and lack molecular genetic advances. Our aim was to develop and assess a new classification system for SDV. A multidisciplinary group of the International Consortium for Vertebral Anomalies and Scoliosis (ICVAS) developed a new classification system for SDV, and 5 members group (Group 1) independently classified 10 previously unseen cases using this system. Inter-observer reliability was assessed using kappa, which compares observed agreement with that expected by chance. Seven independent general radiologists unaffiliated with the ICVAS (Group 2) classified the same 10 cases (total, 70 scores) before and after the ICVAS system was explained. We demonstrated the following: Inter-observer reliability for Group 1 yielded a kappa value of 0.21 (95% confidence intervals (CI) 0.052, 0.366, P = 0.0046); A consensus diagnosis was established for the 10 cases. For Group 2, before the ICVAS system was explained, 1 of 70 scores (1.4%) agreed with the Group 1 consensus diagnoses; Group 2 offered 12 different diagnoses, but 38 of 70 (54.3%) responses were "Don't Know." After the ICVAS system was explained, 47 of 70 responses (67.1%; 95% CI 55.5, 77.0) agreed with the Group 1 consensus, an improvement of 65.7% (95% CI 52.5, 75.6, P < 0.00005), with no "Don't Know" responses. Group 2 average reporting times, before and after explanation of the ICVAS system, were 148 and 48 min, respectively. We conclude that the ICVAS radiological classification system was found to be reliable and applicable for 10 SDV phenotypes.
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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 | 0,052 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».