Assessing inter-rater agreement of environmental audit data in a matched case-control study on bicycling injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Environmental audit tools must be reliable in order to accurately estimate the association between built environmental characteristics and bicycling injury risk. OBJECTIVE: To examine the inter-rater agreement of a built environment audit tool within a case-control study on the environmental determinants of bicycling injuries. METHODS: Auditor pairs visited locations where bicycling injuries occurred and independently recorded location characteristics using the Systematic Pedestrian and Cyclist Environmental Scan (SPACES). Two case groups were defined: (1) where a bicyclist was struck by a motor-vehicle (MV) and (2) where the bicyclist's injuries required hospitalisation. The two corresponding control groups were (1) where non-MV bicycle-related injuries occurred and (2) where minor bicycle-related injuries occurred. Inter-rater reliability of each item on the tool was assessed using observed agreement and κ with 95% CI. RESULTS: Ninety-seven locations were audited. Inter-observer agreement was generally high (≥95%); most items had a 1-2% difference in responses. Items with ≥5% differences between raters included path condition, slope and obstructions. For land use, path and roadway characteristics, κ ranged from 0.3 for presence of offices and cleanliness to 0.9 for schools and number of lanes; overall, 78% of items had at least substantial agreement (κ≥0.61). For bicyclists struck by a MV the proportion of items with substantial agreement was 60%, compared with 73% for non-MV related injuries. For hospitalisations and minor bicycle-related injuries, 76% of items had substantial agreement. CONCLUSIONS: Agreement was substantial for most, but not all SPACES items. The SPACES provides reliable quantitative descriptions of built environmental characteristics at bicycling injury locations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».