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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».