Development and Validation of the New International Classification for Scapula Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Multiple scapula classification systems exist in the literature and were developed using a consensus approach with one or several experts agreeing on a classification without stringent validation. None have gained widespread acceptance. A decision was made by the OTA classification committee and the AO Classification Advisory Group to collaborate on the development of a new validated classification system capable of addressing the limitations of the existing systems. METHODS: A feedback validation process through 4 iterations of revised classifications on radiographs and computed tomography (CT) scans was used. Statistical analyses calculated the proportion of agreement among surgeons and kappa statistics for the assessment of coding reliability. Estimates of classification accuracy were obtained using latent class modeling. RESULTS: Fractures of the scapular neck are rare injuries and were difficult to define and diagnose with kappa values ranging from 0.28 to 0.40. Although fossa fractures could be identified on plain radiographs, specific fracture patterns could only be classified with CT scans. The new classification divides the scapula into 3 segments: fossa, body, and processes. The validation has shown that the classification can be reliable using plain radiographs (kappa 0.66), increasing to kappa of 0.78 when CT scans were added. CONCLUSIONS: This basic coding system allows clinicians to describe and classify scapula fractures with a reasonable degree of reliability. This validated classification that has resulted from this process has been accepted by a disparate group of orthopaedic traumatologists as a better option for clinical communication and research documentation.
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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 | 0,099 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».