The intra- and inter-rater reliability of plain radiographs for Hill-Sachs and bony glenoid lesions: evaluation of the radiographic portion of the instability severity index score
Notice bibliographique
Résumé
Background The Instability Severity Index Score (ISIS) was developed to help determine the prognosis for recurrent shoulder instability and to assist surgical decision-making. The radiographic portion of the ISIS represents a substantial portion of the total score. The present study examined the intra- and inter-rater agreement, reliability and accuracy of the radiographic components of the ISIS. Methods Four assessors evaluated 49 blinded shoulder radiographs. Assessors documented their observation of the presence of a Hill–Sachs lesion and/or a loss of glenoid contour. Radiographs were reviewed twice in random order over two sessions. Intra- and inter-rater reliability and accuracy were calculated. Results Intra-rater agreement ranged from 71% to 94% for the presence of a Hill–Sachs lesion and 85% to 94% for a loss of glenoid contour. Intra-rater kappa values ranged from 0.41 to 0.86 and 0.56 to 0.74, respectively. Inter-rater agreement was found to be 63% to 78% and 78% to 90% for Hill–Sachs and glenoid lesions, respectively. Corresponding kappa values were 0.31 and 0.48. Accuracy ranged from 29% to 57% for Hill–Sachs and 65% to 73% for glenoid lesions. Conclusions In the present study, intra- and inter-rater reliability of the radiographic portion of the ISIS demonstrated limited kappa and accuracy. We suggest that the ISIS should be used with caution as a guide for surgical management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».