Reproducibility of capillaroscopic classifications of systemic sclerosis: results from the SCLEROCAP study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Subgroups of capillaroscopic scleroderma landscape have been correlated with stages of SSc: two groups for Maricq's classification (slow and active), and three for Cutolo's classification (early, active and late). We report inter- and intra-observer agreement for these classifications as a preliminary step in the multicentre prospective SCLEROCAP study, which aims to assess the classification and single capillaroscopic items as prognostic tools for SSc. Methods: SCLEROCAP included 385 patients. Agreement was studied in the first 100 patients, who were independently rated twice by two observers, blind to patients' characteristics; 30 of the patients were rated once by six observers. After consensus meetings, these ratings were held again. Kappa and intraclass correlation coefficients were used to assess agreement. Results: Interobserver agreement on 100 patients was moderate for Maricq and Cutolo classifications [κ 0.47 (0.28, 0.66) and 0.49 (0.33, 0.65), respectively], and became substantial after consensus meetings [0.64 (0.50, 0.77) and 0.69 (0.56, 0.81)]. Intra-observer agreement between two observers was moderate to substantial: κ 0.54 (0.33, 0.75) and 0.70 (0.57, 0.83) for Maricq's classification; 0.57 (0.38, 0.77) and 0.76 (0.65, 0.87) for Cutolo's. Thirty patients were rated once by each of six observers, and agreement was moderate to substantial: κ 0.57 ± 0.10 (Maricq) and 0.61 ± 0.12 (Cutolo). Agreement was substantial for bushy, giant capillaries and microhaemorrhages, moderate for capillary density and low for oedema, disorganization and avascular areas. Conclusion: The moderate reproducibility of Maricq and Cutolo classifications might hamper their prognostic value in SSc patients. Consensus meetings improve reliability, a prerequisite for better prognostic performances. A focus on giant capillaries, haemorrhages and capillary density might be more reliable.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».