Validation of a Knowledge Transfer Tool According to the OMERACT Filter: Does Web-based Real-time Iterative Calibration Enhance the Evaluation of Bone Marrow Lesions in Hip Osteoarthritis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess reliability and feasibility of using a Web-based interface and interactive online calibration tool for magnetic resonance imaging (MRI) scoring of bone marrow lesions (BML) in osteoarthritis (OA), applied to the Hip MR Inflammation Scoring System (HIMRISS). METHODS: Seven readers new to HIMRISS (3 radiologists, 4 rheumatologists) scored coronal short-tau inversion recovery MRI from a hip OA observational study obtained pre- and 8-week poststeroid injection (n = 40 × 2 scans × 2 hips = 160 hips). By crossover design, Group B (4 readers) scored 20 patients (40 hips) using conventional spreadsheet-based methods and then another 20 using a Web-based interface and an online real-time iterative calibration (RETIC) training module. Group A (3 readers) reversed the order, scoring the first 20 subjects by the new method and the final 20 conventionally. Outcomes included ICC and reader survey. RESULTS: Interobserver reliability for BML status was high by both spreadsheet and Web-based methods (0.84-0.90), regardless of the order in which scoring was performed. Reliability of change scores was moderate and improved with training. Improvement was greater in readers who began with the spreadsheet method and then used the Web-based method than in those who began with the Web-based method, especially at the acetabulum. Readers found Web-based/RETIC scoring more user-friendly and nearly 50% faster than traditional spreadsheet methods. CONCLUSION: HIMRISS offers reliable BML scoring in OA, whether by conventional spreadsheet-based scoring or by a Web-based interface with interactive feedback. The new method allowed faster readings, provided a consistent training environment that helped inexperienced readers achieve reliability equivalent to that of conventional methods, and was preferred by the readers.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».