Effect of Standardised Scoring Conventions on Inter-rater Reliability in the Endoscopic Evaluation of Crohn’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The Crohn's Disease Endoscopic Index of Severity [CDEIS] and Simplified Endoscopic Score for Crohn's Disease [SES-CD] demonstrate consistent overall intra- and inter-rater reliability. However, the reliability of some index items is relatively poor. We evaluated scoring conventions to improve the reliability of these items. METHODS: Five gastroenterologists with no previous experience scoring the CDEIS or SES-CD were trained on their use. A total of 65 video recordings of colonoscopies were scored blindly by each gastroenterologist before and after additional training on index scoring conventions. Intra-class correlation coefficients [ICCs] assessed the effect of application of these conventions on the reliability of the CDEIS, SES-CD, and a Global Evaluation of Lesion Severity [GELS] score. RESULTS: Following training on scoring conventions, inter-rater ICCs (95% confidence interval [CI]) for the total SES-CD score increased from 0.78 [0.71, 0.85] to 0.85 [0.79, 0.89]. The ICCs for the total CDEIS and GELS scores were not affected: corresponding inter-rater ICCs were 0.74 [0.65, 0.81] and 0.49, [0.38, 0.61] before and 0.73 [0.65, 0.81] and 0.53 [0.42, 0.64] following application of scoring conventions. Estimations of ulcer depth, surface area, anatomical location, and stenosis were important sources of variability. CONCLUSIONS: Use of scoring conventions previously developed by expert central readers enhanced the reliability of the SES-CD but did not similarly affect the CDEIS or GELS. As the SES-CD is more likely to be reliable than the CDEIS and can be optimised with targeted training, it is the preferred instrument for use in clinical trials.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».