Interreader Reliability in Assessment of Nailfold Capillary Abnormalities by Beginners: Pilot Study of an Intensive Videocapillaroscopy Training Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the learning curve of rheumatologists with different experience in videocapillaroscopy (VCP) attending an intensive training program focused on interpretation of the main capillary nailfold abnormalities, the scleroderma (systemic sclerosis, SSc) pattern, and the normal pattern, and to determine their interreader agreement with an experienced investigator. METHODS: Five investigators (1 senior, 1 junior, and 3 beginners) participated in the exercise. The study was composed of 2 steps. First, an independent investigator selected representative VCP images of normal patterns and capillary abnormalities. The second step included the training program, which ran 4 hours per day for 7 days. The senior rheumatologist taught investigators to recognize and interpret the normal pattern, the capillary abnormalities, and the different types of SSc pattern. These abnormalities were considered: homogeneously enlarged capillaries, giant capillaries, irregularly enlarged capillaries, microhemorrhages, neoangiogenesis, avascular areas, and capillary density. RESULTS: A total of 300 VCP images were read from all the investigators. Both κ values and overall agreement percentages of qualitative and quantitative assessments showed progressive improvement from poor to excellent from the beginning to the end of the exercise. The sensitivity and specificity of the participants in the assessment of SSc pattern at the last lecture session were high. CONCLUSION: Our pilot study suggests that after an intensive 1-week training program, novice investigators with little or no experience in VCP are able to interpret the main capillary abnormalities and SSc pattern and to achieve good interreader agreement rates.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».