Breast Imaging Reporting and Data System Lexicon for US: Interobserver Agreement for Assessment of Breast Masses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,031 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».