International perception of lung sounds: a comparison of classification across some European borders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lung auscultation is helpful in the diagnosis of lung and heart diseases; however, the diagnostic value of lung sounds may be questioned due to interobserver variation. This situation may also impair clinical research in this area to generate evidence-based knowledge about the role that chest auscultation has in a modern clinical setting. The recording and visual display of lung sounds is a method that is both repeatable and feasible to use in large samples, and the aim of this study was to evaluate interobserver agreement using this method. METHODS: With a microphone in a stethoscope tube, we collected digital recordings of lung sounds from six sites on the chest surface in 20 subjects aged 40 years or older with and without lung and heart diseases. A total of 120 recordings and their spectrograms were independently classified by 28 observers from seven different countries. We employed absolute agreement and kappa coefficients to explore interobserver agreement in classifying crackles and wheezes within and between subgroups of four observers. RESULTS: When evaluating agreement on crackles (inspiratory or expiratory) in each subgroup, observers agreed on between 65% and 87% of the cases. Conger's kappa ranged from 0.20 to 0.58 and four out of seven groups reached a kappa of ≥0.49. In the classification of wheezes, we observed a probability of agreement between 69% and 99.6% and kappa values from 0.09 to 0.97. Four out of seven groups reached a kappa ≥0.62. CONCLUSIONS: The kappa values we observed in our study ranged widely but, when addressing its limitations, we find the method of recording and presenting lung sounds with spectrograms sufficient for both clinic and research. Standardisation of terminology across countries would improve international communication on lung auscultation findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».