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Enregistrement W2168191810 · doi:10.1148/radiol.2523080670

Breast Imaging Reporting and Data System Lexicon for US: Interobserver Agreement for Assessment of Breast Masses

2009· article· en· W2168191810 sur OpenAlexaff
Benoı̂t Mesurolle, Mona El‐Khoury, Ellen Kao

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast imagingLexiconMammographyMedical physicsRadiologyBreast cancerLinguisticsInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To retrospectively evaluate the interobserver agreement of radiologists who used the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) lexicon to characterize and categorize ultrasonographic (US) features of breast masses. MATERIALS AND METHODS: No institutional review board approval or patient consent was required. Five breast radiologists retrospectively independently evaluated 267 breast masses (113 benign and 154 malignant masses in 267 patients) by using the BI-RADS US lexicon. Reviewers were blinded to mammographic images, medical history, and pathologic findings. Interobserver agreement was assessed with the Aickin revised kappa statistic. RESULTS: Interobserver agreement varied from fair for evaluation of mass margins (kappa = 0.36) to moderate for evaluation of lesion boundary (kappa = 0.48), echo pattern (kappa = 0.58), and posterior acoustic features (kappa = 0.47) to substantial for evaluation of mass orientation (kappa = 0.70) and shape (kappa = 0.64). For small (< or =0.7 cm; n = 49) or malignant (n = 154) masses, low concordance was noted for margin descriptors (kappa = 0.30 and 0.28, respectively) and BI-RADS category (kappa = 0.21 and 0.26, respectively). Overall, only fair agreement was obtained for BI-RADS category (kappa = 0.30). Agreement for subdivisions 4a, 4b, and 4c of BI-RADS category 4 was fair (kappa = 0.33), fair (kappa = 0.32), and poor (kappa = 0.17), respectively. CONCLUSION: Reproducibility of US BI-RADS terminology is good except for margin evaluation. A trend toward lower concordance was noted for the evaluation of small masses and malignant lesions. Classification into subdivisions 4a, 4b, and 4c was poorly reproducible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations203
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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