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Enregistrement W2766611584 · doi:10.5312/wjo.v8.i10.785

Digital blinding of radiographs to mask allocation in a randomized control trial

2017· article· en· W2766611584 sur OpenAlexafffund
Lukasz Soswa, Giuliana Rotunno, Peter J. O’Brien, Kelly A. Lefaivre

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Orthopedics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBlindingMedicineRadiographyImplantRandomized controlled trialFixation (population genetics)SurgeryOrthodonticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To demonstrate the effectiveness of a digital radiographic altering technique in concealing treatment allocation to blind outcome assessment of distal femur fracture fixation. METHODS: Digital postoperative anteroposterior and lateral radiographs from a sample of 33 randomly-selected patients with extra-articular distal femur fractures treated by surgical fixation at a Level 1 trauma center were included. Using commercially available digital altering software, we devised a technique to blind the radiographs by overlaying black boxes over the implant hardware while preserving an exposed fracture site for assessment of fracture healing. Three fellowship-trained surgeons evaluated a set of blinded radiographs twice and a control set of unblinded radiographs once. Each set of radiographs were reviewed independently and in a randomly-assigned order. The degrees of agreement and disagreement among evaluators in identifying implant type while reviewing both blinded and unblinded radiographs were assessed using the Bang Blinding Index and James Blinding Index. The degree of agreement in fracture union was assessed using kappa statistics. RESULTS: The assessment of blinded radiographs with both the Bang Blinding Index (BBI) and James Blinding Index (JBI) demonstrated a low degree of evaluator success at identifying implant type (Mean BBI, far cortical locking: -0.03, SD: 0.04; Mean BBI, standard screw: 0, SD: 0; JBI: 0.98, SD: 0), suggesting near perfect blinding. The assessment of unblinded radiographs with both blinding indices demonstrated a high degree of evaluator success at identifying implant type (Mean BBI, far cortical locking: 0.89, SD: 0.19; Mean BBI, standard screw: 0.87, SD: 0.04; JBI: 0.26, SD: 0.12), as expected. There was moderate agreement with regard to assessment of fracture union among the evaluators in both the blinded (Kappa: 0.38, 95%CI: 0.25-0.52) and unblinded (Kappa: 0.35, 95%CI: 0.25-0.45) arms of the study. There was no statistically significant difference in fracture union agreement between the blinded and unblinded groups. CONCLUSION: The digital blinding technique successfully masked the surgeons to the type of implant used for surgical treatment of distal femur fractures but did not interfere with the surgeons' ability to reliably evaluate radiographic healing at the fracture site.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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