Inter- and Intrarater Agreement on the Outcome of Endovascular Treatment of Aneurysms Using MRA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Patients treated with coiling are often followed by MR angiography. Our objective was to assess the inter- and intraobserver agreement in diagnosing aneurysm remnants and recurrences by using multimodality imaging, including TOF MRA. MATERIALS AND METHODS: A portfolio composed of 120 selected images from 56 patients was sent to 15 neuroradiologists from 10 institutions. For each case, raters were asked to classify angiographic results (3 classes) of 2 studies (32 MRA-MRA and 24 DSA-MRA pairs) and to provide a final judgment regarding the presence of a recurrence (no, minor, major). Six raters were asked to independently review the portfolio twice. A second study, restricted to 4 raters having full access to all images, was designed to validate the results of the electronic survey. RESULTS: The proportion of cases judged to have a major recurrence varied between 16.1% and 71.4% (mean, 35.0% ± 12.7%). There was moderate agreement overall (κ = 0.474 ± 0.009), increasing to nearly substantial (κ = 0.581 ± 0.014) when the judgment was dichotomized (presence or absence of a major recurrence). Agreement on cases followed-up by MRA-MRA was similarly substantial (κ = 0.601 ± 0.018). The intrarater agreement varied between fair (κ = 0.257 ± 0.093) and substantial (κ= 0.699 ± 0.084), improving with a dichotomized judgment concerning MRA-MRA comparisons. Agreement was no better when raters had access to all images. CONCLUSIONS: There is an important variability in the assessment of angiographic outcomes of endovascular treatments. Agreement on the presence of a major recurrence when comparing 2 MRA studies or the MRA with the last catheter angiographic study can be substantial.
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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 | 0,068 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».