Interobserver Variation in Interpreting Chest Radiographs for the Diagnosis of Acute Respiratory Distress Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
To measure the reliability of chest radiographic diagnosis of acute respiratory distress syndrome (ARDS) we conducted an observer agreement study in which two of eight intensivists and a radiologist, blinded to one another's interpretation, reviewed 778 radiographs from 99 critically ill patients. One intensivist and a radiologist participated in pilot training. Raters made a global rating of the presence of ARDS on the basis of diffuse bilateral infiltrates. We assessed interobserver agreement in a pairwise fashion. For rater pairings in which one rater had not participated in the consensus process we found moderate levels of raw (0.68 to 0.80), chance-corrected (kappa 0.38 to 0.55), and chance-independent (Phi 0. 53 to 0.75) agreement. The pair of raters who participated in consensus training achieved excellent to almost perfect raw (0.88 to 0.94), chance-corrected (kappa 0.72 to 0.88), and chance-independent (Phi 0.74 to 0.89) agreement. We conclude that intensivists without formal consensus training can achieve moderate levels of agreement. Consensus training is necessary to achieve the substantial or almost perfect levels of agreement optimal for the conduct of clinical trials.
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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 | 0,080 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».