Inter-rater agreement in defining chemical incidents at the National Poisons Information Service, London
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National surveillance for chemical incidents is being developed in the UK. It is important to improve the quality of information collected, standardise techniques, and train personnel. OBJECTIVE: To define the extent to which eight National Poison Information Service specialists in poison information agree on the classification of calls received as "chemical incidents" based on the national definition. DESIGN: Blinded, inter-rater reliability measured using the kappa statistic for multiple raters. SETTING: National Poison Information Service and Chemical Incident Response Service, Guy's and St Thomas's NHS Trust, London. PARTICIPANTS: Eight specialists in poison information who are trained and experienced in handling poisons information calls and have been involved in extracting information for surveillance. RESULTS: The overall level of agreement observed was at least 69% greater than expected by chance (kappa statistic). Fire and incidents where chemicals were released within a property had a very good level of agreement with kappa statistic of 83% and 80% respectively. The lowest level of agreement was observed when no one or only one person was exposed to a chemical (33%) and when the chemical was released into the air (48%). CONCLUSION: High levels of agreement were observed. There is a need for more training and improvement in consistency of the data collected by all organisations.
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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 | 0,178 | 0,230 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».