Use of the 28-Joint Count Yields Significantly Higher Concordance Between Different Examiners Than the 66/68-Joint Count
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Joint counts are the key outcome measure in rheumatoid arthritis (RA). There is a great variability between different assessors of the same patient; this variability can be reduced by standardized training. The training effect is far less pronounced for the 66/68-joint count compared to the 28-joint count. We evaluated the reason for the higher interrater disagreement in the 66/68 compared to the 28-joint count. METHODS: Participants in joint examination seminars evaluated a patient with RA before and after training in the European League Against Rheumatism technique. Joints were rated positive or negative for tenderness and swelling. The number of positive joints and the variability between examiners before and after the training were compared. Concordance was calculated for every single joint using the Fleiss-Kappa test. RESULTS: In total, 256 health professionals were instructed in the 66/68-joint count and 84 in the 28-joint count. The disagreement between examiners was higher for swelling than for tenderness. After the training, there was a significant reduction of interrater variability, which was more pronounced in the 28 than in the 66/68-joint count. Comparisons between joint counts revealed that the joints of the feet were more likely to be rated negative, yet interrater disagreement was still high. CONCLUSION: Standardization of joint examination significantly reduces variability between assessors. The better performance of the 28-joint count is due to the lower number of joints examined, especially the foot joints, which remain difficult to assess reliably even after training.
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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 | 0,033 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».