Performance results for a workstation-integrated radiology peer review quality assurance program: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess review completion rates, RADPEER score distribution, and sources of disagreement when using a workstation-integrated radiology peer review program, and to evaluate radiologist perceptions of the program. DESIGN: Retrospective review of prospectively collected data. SETTING: Large private outpatient radiology practice. PARTICIPANTS: Radiologists (n = 66) with a mean of 16.0 (standard deviation, 9.2) years of experience. INTERVENTIONS: Prior studies and reports of cases being actively reported were randomly selected for peer review using the RADPEER scoring system (a 4-point scale, with a score of 1 indicating agreement and scores of 2-4 indicating increasing levels of disagreement). MAIN OUTCOME MEASURES: Assigned peer review completion rates, review scores, sources of disagreement and radiologist survey responses. RESULTS: Of 31 293 assigned cases, 29 044 (92.8%; 95% CI 92.5-93.1%) were reviewed. Discrepant scores (score = 2, 3 or 4) were given in 0.69% (95% CI 0.60-0.79%) of cases and clinically significant discrepancy (score = 3 or 4) was assigned in 0.42% (95% CI 0.35-0.50%). The most common cause of disagreement was missed diagnosis (75.2%; 95% CI 66.8-82.1%). By anonymous survey, 94% of radiologists felt that peer review was worthwhile, 90% reported that the scores they received were appropriate and 78% felt that the received feedback was valuable. CONCLUSION: Workstation-based peer review can increase completion rates and levels of radiologist acceptance while producing RADPEER scores similar to those previously reported. This approach may be one way to increase radiologist engagement in peer review quality assurance.
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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 | 0,019 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».