Fast track algorithm: How to differentiate a “scleroderma pattern” from a “non-scleroderma pattern”
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study was designed to propose a simple "Fast Track algorithm" for capillaroscopists of any level of experience to differentiate "scleroderma patterns" from "non-scleroderma patterns" on capillaroscopy and to assess its inter-rater reliability. METHODS: Based on existing definitions to categorise capillaroscopic images as "scleroderma patterns" and taking into account the real life variability of capillaroscopic images described standardly according to the European League Against Rheumatism (EULAR) Study Group on Microcirculation in Rheumatic Diseases, a fast track decision tree, the "Fast Track algorithm" was created by the principal expert (VS) to facilitate swift categorisation of an image as "non-scleroderma pattern (category 1)" or "scleroderma pattern (category 2)". Mean inter-rater reliability between all raters (experts/attendees) of the 8th EULAR course on capillaroscopy in Rheumatic Diseases (Genoa, 2018) and, as external validation, of the 8th European Scleroderma Trials and Research group (EUSTAR) course on systemic sclerosis (SSc) (Nijmegen, 2019) versus the principal expert, as well as reliability between the rater pairs themselves was assessed by mean Cohen's and Light's kappa coefficients. RESULTS: Mean Cohen's kappa was 1/0.96 (95% CI 0.95-0.98) for the 6 experts/135 attendees of the 8th EULAR capillaroscopy course and 1/0.94 (95% CI 0.92-0.96) for the 3 experts/85 attendees of the 8th EUSTAR SSc course. Light's kappa was 1/0.92 at the 8th EULAR capillaroscopy course, and 1/0.87 at the 8th EUSTAR SSc course. CONCLUSION: For the first time, a clinical expert based fast track decision algorithm has been developed to differentiate a "non-scleroderma" from a "scleroderma pattern" on capillaroscopic images, demonstrating excellent reliability when applied by capillaroscopists with varying levels of expertise versus the principal expert and corroborated with external validation.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».