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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».