Interpretation difficulty of normal versus abnormal radiographs using a pediatric example
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiograph teaching files are usually dominated by abnormal cases, implying that normal radiographs are easier to interpret. Our main objective was to compare the interpretation difficulty of normal versus abnormal radiographs of a set of common pediatric radiographs. METHODS: We developed a 234-item digital case bank of pediatric ankle radiographs, recruited a convenience sample of participants, and presented the cases to each participant who then classified the cases as normal or abnormal. We determined and contrasted the interpretation difficulty of the normal and abnormal x-rays items using Rasch Measurement Theory. We also identified case features that were associated with item difficulty. RESULTS: 139 participants (86 medical students, 7 residents, 29 fellows, 5 emergency physicians, and 3 radiologists) rated a minimum of 50 cases each, which resulted in 16,535 total ratings. Abnormal cases were more difficult (+0.99 logits) than were normal ones (-0.58 logits), difference 1.57 logits (95% CI 1.2, 2.0), but there was considerable overlap in difficulty scores. Patient variables associated with a more difficult normal radiograph included younger patient age (β = -0.16, 95% CI -0.22, -0.10), history of distal fibular tenderness (β = 0.55, 95% CI 0.17, 0.93), and presence of a secondary ossification centre (β = 0.84, 95% CI 0.27, 1.41). CONCLUSIONS: While abnormal images were more difficult to interpret, normal images did show a range of interpretation difficulties. Including a significant proportion of normal cases may be of benefit to learners.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».