Reliability Assessment of a Novel Cervical Deformity Classification System
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Despite the complexity of cervical deformity and the significant impact on patient quality of life, there exists no comprehensive classification. An initial novel classification system has been recently designed with a deformity descriptor and five modifiers that incorporate sagittal regional and global spino-pelvic alignment and neurological status. Our objective was to characterize the intra- and interobserver reliability of this classification. Material and Methods A series of 10 cervical deformity cases, broadly representative of the classification system, were selected and sufficient radiographic and clinical history to enable classification were assembled. A panel of deformity surgeons was queried to classify each case twice, with a minimum of 1 intervening week. Inter- and intrarater reliability measures were based on calculations of Fleiss kappa coefficient values. Results A total of 20 spine deformity surgeons participated in this study. Interrater reliability (Fleiss kappa coefficients) for the deformity descriptor rounds 1 and 2 were 0.489 and 0.280, respectively, and mean intrarater reliability was 0.584. For the modifiers, including the SRS–Schwab components, the interrater (round 1/round 2) and intrarater reliabilities (Fleiss kappa coefficients) were as follows: C2-C7 SVA (0.338/0.412, 0.584), horizontal gaze (0.779/0.430, 0.768), TS–CL (0.721/0.567, 0.720), myelopathy (0.602/0.477, 0.746), curve type (0.590/0.433, 0.564), PI–LL (0.554/0.386, 0.826), PT (0.714/0.627, 0.633), and C7–S1 SVA (0.071/0.064, 0.233), respectively. The parameter with the poorest reliability was the C7–S1 SVA, which may have resulted from differences in interpretation of positive and negative measurements. Conclusion The proposed classification provides a mechanism to assess cervical deformity within the framework of global spino-pelvic malalignment and clinically relevant parameters. The intra- and interobserver reliabilities suggest moderate agreement and serve as the basis for subsequent improvement and study of the proposed classification.
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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 | 0,001 | 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 ».