Development, test reliability and validation of a classification for revision hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to develop a valid and reliable classification system for failed hip arthroplasties. The study uses research principals derived from multi-attribute utility theory and consensus group techniques. The development of the severity measure was done in two phases. Phase I of the study included: (a) questionnaire development, (b) submission of the questionnaire to the respondents, (c) data synthesis of the responses and item reduction, and (d) classification development and inter-observer reliability testing. Phase II included: (a) resubmission of the instrument to the respondents for suggestions/feedback, (b) instrument revision by the co-investigators based on the respondents' second feedback, and (c) inter-observer reliability testing and intraoperative validity testing of the instrument. The questionnaires sought to capture expert opinion as to what clinical determinants obtained preoperatively (during patient interview, physical exam and review of plain radiographs - AP pelvis and hip lateral) that would in their clinical experience reveal intraoperative severity. There was an 80% (16/20) response rate from the outside experts invited to participate in the study. Based on item reduction and test retest analysis, a five-grade radiographic classification for the acetabulum as well as the femur was developed. This system was then reviewed by 13 of the initial outside experts (16, 80%) who participated in the first round. Inter-rater reliability testing of the final format of the classification revealed a weighted kappa statistic value of 0.88 between the two-blinded raters (inter-rater reliability) and 0.87 between the blinded raters and the reference standard (intraoperative validity). We conclude that the study developed a reliable and valid radiographic classification system for failed hip arthroplasty.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».