Multiple Computer-based Methods of Measuring Joint Space Width Can Discriminate Between Treatment Arms in the COBRA Trial — Update of an Ongoing OMERACT Project
Notice bibliographique
Résumé
Previously reported data on 5 computer-based programs for measurement of joint space width focusing on discriminating ability and reproducibility are updated, showing new data. Four of 5 different programs for measuring joint space width were more discriminating than observer scoring for change in narrowing in the 12 months interval. Three of 4 programs were more discriminating than observer scoring for the 0-18 month interval. The program that failed to discriminate in the 0-12 month interval was not the same program that failed in the 0-18 month interval. The committee agreed at an interim meeting in November 2007 that an important goal for computer-based measurement programs is a 90% success rate in making measurements of joint pairs in followup studies. This means that the same joint must be measured in images of both timepoints in order to assess change over time in serial radiographs. None of the programs met this 90% threshold, but 3 programs achieved 85%-90% success rate. Intraclass correlation coefficients for assessing change in joint space width in individual joints were 0.98 or 0.99 for 4 programs. The smallest detectable change was < 0.2 mm for 4 of the 5 programs, representing 29%-36% of the change within the 99th percentile of measurements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,085 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».