Interrater and Intrarater Measurement Reliability of Noncontrast Computed Tomography Predictors of Intracerebral Hemorrhage Expansion
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose- Early hematoma expansion after intracerebral hemorrhage is a potentially modifiable predictor of outcome and a promising therapeutic target. Radiological markers seen on noncontrast computed tomography can help predict hematoma expansion and risk stratify patients presenting with intracerebral hemorrhage. Our objective was to assess the interrater and intrarater reliability of 5 commonly reported noncontrast computed tomographic markers of hematoma expansion. Methods- Four readers independently reviewed images from 40 patients from 2 intracerebral hemorrhage imaging databases (PREDICT Collaboration [Predicting Haematoma Growth and Outcome in Intracerebral Haemorrhage Using Contrast Bolus CT] and Massachusetts General Hospital). Readers were blind to all demographic and outcome data and used accepted definitions to establish the presence or absence of intrahematoma hypodensities, blend sign, fluid level, irregular hematoma morphology, and heterogeneous hematoma density. We calculated interrater and intrarater agreement and stratified kappas for the 5 imaging markers. Results- Interrater agreement was excellent for all 5 markers, ranging from 94% to 98%. Interrater kappas ranged from 0.67 to 0.91 (the lowest for fluid level). Interrater agreement had a similar pattern, ranging from 89% to 93%, with Kappas ranging from 0.60 to 0.89. Conclusions- We show that 5 commonly used noncontrast computed tomographic imaging findings all have good-to-excellent interrater and intrarater reliabilities, with the best kappa for blend sign, hypodensities, and heterogeneity.
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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 | 0,044 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».