The Bandim tuberculosis score: Reliability and comparison with the Karnofsky performance score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was carried out in Guinea-Bissau's capital Bissau among inpatients and outpatients attending for tuberculosis (TB) treatment within the study area of the Bandim Health Project, a Health and Demographic Surveillance Site. Our aim was to assess the variability between 2 physicians in performing the Bandim tuberculosis score (TBscore), a clinical severity score for pulmonary TB (PTB), and to compare it to the Karnofsky performance score (KPS). METHOD: From December 2008 to July 2009 we assessed the TBscore and the KPS of 100 PTB patients at inclusion in the TB cohort and/or at 1 or more follow-up visits; 61 baseline and 130 follow-up double assessments were obtained. RESULTS: The inter-observer variability of the TBscore (5 symptoms and 6 clinical findings) varied from slight to almost perfect agreement. For the TBscore, all 3 severity classes (SC I-III) were observed, while the KPS only yielded 2 of its 3 possible classes. The grading of PTB patients into severity classes showed moderate agreement for both the TBscore (κ(w) = 0.52, 95% confidence interval 0.46-0.56) and the KPS (κ(w) = 0.49, 95% confidence interval 0.33-0.65). The intra-class correlation coefficient (ICC) was larger for the TBscore than for the KPS (0.822 vs 0.632). CONCLUSIONS: The Bandim TBscore had an acceptable inter-observer variability, seemed to be more disease-related, and performed better than the KPS.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».