Inter-observer agreement for Crohn's disease sub-phenotypes using the Montreal Classification: How good are we? A multi-centre Australasian study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Crohn's disease (CD) exhibits significant clinical heterogeneity. Classification systems attempt to describe this; however, their utility and reliability depends on inter-observer agreement (IOA). We therefore sought to evaluate IOA using the Montreal Classification (MC). METHODS: De-identified clinical records of 35 CD patients from 6 Australian IBD centres were presented to 13 expert practitioners from 8 Australia and New Zealand Inflammatory Bowel Disease Consortium (ANZIBDC) centres. Practitioners classified the cases using MC and forwarded data for central blinded analysis. IOA on smoking and medications was also tested. Kappa statistics, with pre-specified outcomes of κ>0.8 excellent; 0.61-0.8 good; 0.41-0.6 moderate and ≤0.4 poor, were used. RESULTS: 97% of study cases had colonoscopy reports, however, only 31% had undergone a complete set of diagnostic investigations (colonoscopy, histology, SB imaging). At diagnosis, IOA was excellent for age, κ=0.84; good for disease location, κ=0.73; only moderate for upper GI disease (κ=0.57) and disease behaviour, κ=0.54; and good for the presence of perianal disease, κ=0.6. At last follow-up, IOA was good for location, κ=0.68; only moderate for upper GI disease (κ=0.43) and disease behaviour, κ=0.46; but excellent for the presence/absence of perianal disease, κ=0.88. IOA for immunosuppressant use ever and presence of stricture were both good (κ=0.79 and 0.64 respectively). CONCLUSION: IOA using MC is generally good; however some areas are less consistent than others. Omissions and inaccuracies reduce the value of clinical data when comparing cohorts across different centres, and may impair the ability to translate genetic discoveries into clinical practice.
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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 | 0,039 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».