The Interrater Reliability of a Validated Bronchiolitis Severity Assessment Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously constructed and tested a bronchiolitis severity assessment tool in 2 independent hospitals. The model uses age, work of breathing, dehydration and tachycardia to successfully predict disease severity. OBJECTIVE: To prospectively measure the interrater reliability of a bronchiolitis severity assessment tool and of its component variables. DESIGN: Prospective observational survey. SETTING: A county teaching hospital emergency department serving a mixed urban and rural population with an emergency medicine residency program in 2-3-4 format. SUBJECTS: Thirty-two physicians evaluated a convenience sample of children aged less than 18 months presenting to the emergency department with a clinical diagnosis of bronchiolitis during a single season. METHODS: Two physicians independently examined each patient. Each physician completed a physical examination template that included the variables used in the severity assessment tool. Interrater agreement was measured for the variables work of breathing and dehydration and for the tool as a whole using a weighted kappa statistic. RESULTS: One hundred and forty-six cases were enrolled. Twenty-five were dropped for incomplete data collection. The actual weighted agreement on overall classification was 92%; expected, 73%, kappa = 0.676; P < 0.0001. The actual weighted agreement for dehydration was at 95%; expected, 92%, kappa = 0.305; P = 0.0001. The agreement for work of breathing was 95%; expected, 86%; kappa = 0.611; P < 0.0001. The overall model showed better interrater reliability than its individual components. CONCLUSIONS: Overall interrater reliability for this bronchiolitis severity assessment tool is substantial.
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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 | 0,047 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».