0667 Learning To Phenotype RLS From Zappelphilipp (Fidgety Philip) Cartoons
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with neuropsychiatric and/or neurodevelopmental conditions often display disruptive behaviours such as hyperkinesia, hypermotor-restlessness, hyper/hypo-arousability and hypermotor events (H-behaviours). This terminology, introduced by the Video-Working-Group of the International Paediatric Sleep Association (IPSA), allows for a neutral, training background independent, in-depth phenotyping of structured behavioural observations. As a first step, we investigated how to develop a shared, neutral, annotation language for describing and not interpreting H-behaviours, using qualitative open-ended and pictogram-based annotations (O-a; P-a). Using REDCap data collection software, seven research assistants without prior formal training analyzed: (A) three ‘Fidgety Philip’ (FP) cartoons, using qualitative O-a and reviewed possible applications for P-a. (B) Then, 12 Suggested Clinical Immobilization Test (SCIT) video snapshots of five participants were analyzed using O-a and the exercise was repeated 2 days later, in a randomized order; the same 2-day procedure was repeated using P-a. (C) Inter-/Intra-observer variability of (A) & (B) results was investigated. (A) FP-cartoons: O-a were divided into descriptions (n=168, mean=8.0 ± 3.8) and interpretations (n=106, mean=5.0 ± 3.1); with each cartoon, the number of descriptions increased compared to interpretations. (B) SCIT snapshots: Day 1 & 2 data were separated into descriptive vs. interpretive results: O-a (median=6/7 vs. median=1/1) and P-a (median=1/2 vs. median=2/1); then pictogram categorization was reassessed and developed further. (C) Intra-observer reliability for descriptive/interpretative O-a was low (descriptive statistics: 61.9%/36.6%). Inter-observer reliability of P-a for overarching categories was higher (intraclass correlation coefficients: head 0.895; upper limbs: 0.823; lower limbs: 0.878) but low for body tension in dependency of posture (0.588). (A) and (B) With experience, the ability to describe and reduce interpretations increased, P-a enhanced this process. (C) Descriptions yielded low and high inter-observer consistency via O-a and P-a, respectively. P-a characterizing movements achieved higher inter-observer consistencies, while those characterizing body posture and interpretative movements were low. This exercise has: (1) provided feedback for software developers to further adapt the annotation software; (2) created the framework for describing disruptive behaviours using a neutral annotation language, and (3) was integrated into the IPSA-Video-Annotation-Training-Module. BC Children’s Hospital Research Institute and Foundation.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».