Spectrum bias, a common unrecognised issue in orthopaedic agreement studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Current studies on the additional benefit of using computed tomography (CT) in order to evaluate the surgeons' agreement on treatment plans for fracture are inconsistent. This inconsistency can be explained by a methodological phenomenon called 'spectrum bias', defined as the bias inherent when investigators choose a population lacking therapeutic uncertainty for evaluation. The aim of the study is to determine the influence of spectrum bias on the intra-observer agreement of treatment plans for fractures of the distal radius. METHODS: Four surgeons evaluated 51 patients with displaced fractures of the distal radius at four time points: T1 and T2: conventional radiographs; T3 and T4: radiographs and additional CT scan (radiograph and CT). Choice of treatment plan (operative or non-operative) and therapeutic certainty (five-point scale: very uncertain to very certain) were rated. To determine the influence of spectrum bias, the intra-observer agreement was analysed, using Kappa statistics, for each degree of therapeutic certainty. RESULTS: In cases with high therapeutic certainty, intra-observer agreement based on radiograph was almost perfect (0.86 to 0.90), but decreased to moderate based on a radiograph and CT (0.47 to 0.60). In cases with high therapeutic uncertainty, intra-observer agreement was slight at best (-0.12 to 0.19), but increased to moderate based on the radiograph and CT (0.56 to 0.57). CONCLUSION: Spectrum bias influenced the outcome of this agreement study on treatment plans. An additional CT scan improves the intra-observer agreement on treatment plans for a fracture of the distal radius only when there is therapeutic uncertainty. Reporting and analysing intra-observer agreement based on the surgeon's level of certainty is an appropriate method to minimise spectrum bias. Cite this article: Bone Joint Res 2015;4:190-194.
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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 | 0,366 | 0,654 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».