International Collaborative Assessment of the Validity of the EAONO-JOS Cholesteatoma Staging System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Assessment of validity of the Japanese Otological Society and the European Academy of Otology and Neurotology (EAONO-JOS) cholesteatoma staging system (EJS) through international collaboration to investigate: (a) feasibility of retrospectively staging previously acquired data, (b) strengths and weaknesses of the staging system. METHOD: Nine centers with prospective cholesteatoma databases were recruited. Cases were allocated to EJS Stage at each center using details from time of initial surgery. An independent rater also staged the cases and noted any discrepancies. At one center results from database staging were compared with staging based on contemporaneous operative records. Inter and intrarater reliabilities were calculated, and recidivism rates calculated according to Stage. RESULTS: Of 1482 cases of cholesteatoma, 320 (22%) were Stage 1, 977 (67%) Stage 2, 153 (11%) Stage 3 and 4 (0.3%) Stage 4. No database contained details of all parameters required for accurate staging. Staging discrepancies occurred in >10% cases but inter and intrarater reliability of staging were high (Kappa 0.8; 95% confidence interval between 0.7-0.9). At 5 years, 11% had residual and 8% had recurrent cholesteatoma: rates increased with Stage but generally not significantly (Kaplan-Meier Log Rank analysis). CONCLUSION: The EJS Staging system provides an internationally agreed standard for collecting data to classify cholesteatoma severity. Although data can be applied retrospectively with reasonable reliability, prospective data collection would prevent inaccuracies that arise from missing data fields. To enhance validity of the EJS system, we propose clearer definitions of some categories. Refinements to definitions of stage may improve prognostic utility of the EJS but should be made using evidence powered by large-scale collaboration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».