Spinal Instability Neoplastic Score: An Analysis of Reliability and Validity From the Spine Oncology Study Group
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Standardized indications for treatment of tumor-related spinal instability are hampered by the lack of a valid and reliable classification system. The objective of this study was to determine the interobserver reliability, intraobserver reliability, and predictive validity of the Spinal Instability Neoplastic Score (SINS). METHODS: Clinical and radiographic data from 30 patients with spinal tumors were classified as stable, potentially unstable, and unstable by members of the Spine Oncology Study Group. The median category for each patient case (consensus opinion) was used as the gold standard for predictive validity testing. On two occasions at least 6 weeks apart, each rater also scored each patient using SINS. Each total score was converted into a three-category data field, with 0 to 6 as stable, 7 to 12 as potentially unstable, and 13 to 18 as unstable. RESULTS: The κ statistics for interobserver reliability were 0.790, 0.841, 0.244, 0.456, 0.462, and 0.492 for the fields of location, pain, bone quality, alignment, vertebral body collapse, and posterolateral involvement, respectively. The κ statistics for intraobserver reliability were 0.806, 0.859, 0.528, 0.614, 0.590, and 0.662 for the same respective fields. Intraclass correlation coefficients for inter- and intraobserver reliability of total SINS score were 0.846 (95% CI, 0.773 to 0.911) and 0.886 (95% CI, 0.868 to 0.902), respectively. The κ statistic for predictive validity was 0.712 (95% CI, 0.676 to 0.766). CONCLUSION: SINS demonstrated near-perfect inter- and intraobserver reliability in determining three clinically relevant categories of stability. The sensitivity and specificity of SINS for potentially unstable or unstable lesions were 95.7% and 79.5%, respectively.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».