How reliable are reliability studies of fracture classifications?A systematic review of their methodologies
Notice bibliographique
Résumé
Two independent reviewers performed a search in MEDLINE and EMBASE for fracture classification reliability studies. Data were obtained on classifications, image modalities, fracture selection processes, sample sizes and their justification, type and number of raters, practical issues for the classification sessions, statistical methods, and results. A 10-item checklist was devised for quality assessment of methodologies. 44 studies assessing 32 fracture classification systems were included. We found a wide variation of methodologies. For instance, the median number of raters was 5 (2-36) and the median number of fractures was 50 (10-200). This selection was considered representative in 17/44 of the studies. The true distribution of classification categories was estimated in 9 studies. The kappa coefficient was mostly used (39/44) to quantify the raters' agreement. Methodological issues are discussed. Given limitations in the use and interpretation of kappa coefficients, investigators should consider alternative methods that focus upon the accuracy of the classification systems. The development and adoption of a systematic methodological approach to the development and validation of fracture classification systems is needed.
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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 | 0,200 | 0,568 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».