Agreement between Alternative Classifications of Acute Respiratory Distress Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
To examine the agreement between two classifications of acute respiratory distress syndrome (ARDS) that are used interchangeably in clinical practice and clinical research, we classified 118 patients taking part in a randomized trial with respect to the presence of ARDS using the North American-European Consensus Committee (NAECC) and the Lung Injury Severity Score (LISS) criteria. The incidence of ARDS using NAECC criteria was 55.1% (95% confidence interval, 46.1% to 64.1%), and using the LISS criteria 61.9% (95% confidence interval, 53.1% to 70.6%). The p value on the difference between these proportions was 0.07. Raw agreement, chance-corrected agreement (kappa), and chance-independent agreement (phi) on the study occurrence of ARDS using the two classifications were, respectively, 0.73 (95% CI, 0.65 to 0.81), 0.46 (95% CI, 0.32 to 0.61), and 0.63 (95% CI, 0.41 to 0.79). No single component of either index contributed to disagreement to an appreciably greater extent than other components. Baseline characteristics and outcomes were similar among patients who developed ARDS according to either classification. We conclude that NAECC and LISS classifications resulted in similar estimates of the incidence of ARDS in this clinical trial, though patients were frequently classified as having ARDS with only one model. These discordant classifications had no prognostic importance.
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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 | 0,131 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».