Development and Preliminary Validation of a Digital Overlay-based Learning Module for Semiquantitative Evaluation of Magnetic Resonance Imaging Lesions in Osteoarthritis of the Hip
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate a knowledge transfer (KT) module aimed at enhancing feasibility and reliability of semiquantitative assessment of bone marrow lesions (BML) and synovitis-effusion using the Hip Inflammation Magnetic Resonance Imaging Scoring System (HIMRISS). METHODS: Three radiologists naive to the HIMRISS method reviewed the manuscript describing the method and then scored MRI scans from 16 patients with hip OA obtained at baseline and 8 weeks after intraarticular injection of corticosteroid. Readers then reviewed a KT module comprising an instructional presentation and 8 reference DICOM (digital imaging and communications in medicine) cases scored by 3 readers with expertise in the HIMRISS method, and then used electronic overlay software to score scans from 23 patients with OA. The same format was followed with a second group of 3 readers naive to HIMRISS using a KT module revised to incorporate the overlay with a Web-based DICOM viewer to enhance feasibility. Interobserver reliability was assessed with the intraclass correlation coefficient (ICC). RESULTS: In both exercises, reliability for baseline scores was excellent for femoral BML, very good for acetabular BML, and good for synovitis-effusion (overall ICC = 0.91, 0.89, 0.62, respectively) even without prior calibration using the KT module. However, reliability for detecting change was substantially worse than for expert readers, especially for acetabular BML and synovitis-effusion (overall ICC = 0.59 vs 0.19, and 0.42 vs 0.25, respectively). Reliability improved for detection of change in these lesions, especially after reader calibration with the revised KT module. CONCLUSION: Development and validation of a systematic method for KT may enhance external validation of certain imaging instruments.
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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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».