Sunnybrook facial grading system: Reliability and criteria for grading
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: In clinical research, which is distinctly quantitative and rigidly fixed to a written protocol, the need for precision is great, especially when multicenter trials are planned. The Sunnybrook Facial Grading System (SB) is a well-established tool for assessing facial movement outcomes; however, some ambiguities do arise. The purpose of this study was to construct specific grading criteria and to test the intra-rater and inter-rater reliability before and after the use of these criteria. The hypothesis was that even in naïve observers, specific criteria improve reliability. STUDY DESIGN: Prospective test of hypothesis. METHODS: Facial video recordings of 30 subjects with facial paralysis were randomly presented to two naïve raters in four trials; trials 1 and 2 using the SB system in the usual manner, and trials 3 and 4 using specific grading criteria for the SB system. RESULTS: The SB system was reliable, even with naïve raters, having an intraclass correlation coefficient (ICC) of 0.890 between raters; this was improved with the use of specific grading criteria to 0.927. Additionally, variability of the SB composite scores was greatest in the midrange of scores and was predominantly seen during voluntary movement of brow rising and lip puckering. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first report of specific criteria for completing the SB system. It is also the first in-depth description of the location within the system in which the majority of variances occur.
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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 | 0,041 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».