Improving inter-observer variability in the evaluation of ultrasonographic features of polycystic ovaries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We recently reported poor inter-observer agreement in identifying and quantifying individual ultrasonographic features of polycystic ovaries. Our objective was to determine the effect of a training workshop on reducing inter-observer variation in the ultrasonographic evaluation of polycystic ovaries. METHODS: Transvaginal ultrasound recordings from thirty women with polycystic ovary syndrome (PCOS) were evaluated by three radiologists and three reproductive endocrinologists both before and after an ultrasound workshop. The following endpoints were assessed: 1) follicle number per ovary (FNPO), 2) follicle number per single cross-section (FNPS), 3) largest follicle diameter, 4) ovarian volume, 5) follicle distribution pattern and 6) presence of a corpus luteum (CL). Lin's concordance correlation coefficients (rho) and kappa statistics for multiple raters (kappa) were used to assess level of inter-observer agreement (>0.80 good, 0.60 - 0.80 moderate/fair, <0.60 poor). RESULTS: Following the workshop, inter-observer agreement improved for the evaluation of FNPS (rho = 0.70, delta rho = +0.11), largest follicle diameter (rho = 0.77, delta rho = +0.10), ovarian volume (rho = 0.84, delta rho = +0.12), follicle distribution pattern (kappa = 0.80, delta kappa = +0.21) and presence of a CL (kappa = 0.87, delta kappa = +0.05). No improvement was evident for FNPO (rho = 0.54, delta rho = -0.01). Both radiologists and reproductive endocrinologists demonstrated improvement in scores (p < 0.001). CONCLUSION: Reliability in evaluating ultrasonographic features of polycystic ovaries can be significantly improved following participation in a training workshop. If ultrasonographic evidence of polycystic ovaries is to be used as an objective measure in the diagnosis of PCOS, then standardized training modules should be implemented to unify the approach to evaluating polycystic ovarian morphology.
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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 | 0,002 |
| 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 découle