Examining intra-rater and inter-rater response agreement: A medical chart abstraction study of a community-based asthma care program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the intra- and inter-rater agreement of chart abstractors from multiple sites involved in the evaluation of an Asthma Care Program (ACP). METHODS: For intra-rater agreement, 110 charts randomly selected from 1,433 patients enrolled in the ACP across eight Ontario communities were re-abstracted by 10 abstractors. For inter-rater agreement, data abstractors reviewed a set of eight fictitious charts. Data abstraction involved information pertaining to six categories: physical assessment, asthma control, spirometry, asthma education, referral visits, and medication side effects. Percentage agreement and the kappa statistic (kappa) were used to measure agreement. Sensitivity and specificity estimates were calculated comparing results from all raters against the gold standard. RESULTS: Intra-rater re-abstraction yielded an overall kappa of 0.81. Kappa values for the chart abstraction categories were: physical assessment (kappa 0.84), asthma control (kappa 0.83), spirometry (kappa 0.84), asthma education (kappa 0.72), referral visits (kappa 0.59) and medication side effects (kappa 0.51). Inter-rater abstraction of the fictitious charts produced an overall kappa of 0.75, sensitivity of 0.91 and specificity of 0.89. Abstractors demonstrated agreement for physical assessment (kappa 0.88, sensitivity and specificity 0.95), asthma control (kappa 0.68, sensitivity 0.89, specificity 0.85), referral visits (kappa 0.77, sensitivity 0.88, specificity 0.95), and asthma education (kappa 0.49, sensitivity 0.87, specificity 0.77). CONCLUSION: Though collected by multiple abstractors, the results show high sensitivity and specificity and substantial to excellent inter- and intra-rater agreement, assuring confidence in the use of chart abstraction for evaluating the ACP.
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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 | 0,026 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».