Inter‐observer variation in image interpretation and the prognostic importance of non‐expansile lung in malignant pleural effusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Non-expansile lung (NEL) frequently complicates management of malignant pleural effusion (MPE) and is an important factor in clinical practice and trials. NEL is frequently diagnosed on a single radiographic observation, but neither the inter-observer agreement of this approach nor the prognostic importance of NEL in MPE has been reported. METHODS: A multicentre retrospective cohort study was performed in two UK pleural centres. NEL was defined as <50% pleural re-apposition on post-drainage radiographs by primary and secondary assessors at each site. Inter-observer agreement was assessed by Cohen's kappa (κ). Kaplan-Meier methodology and multivariate Cox models were used to assess the prognostic impact of NEL versus no NEL and 'complete NEL' versus 'complete expansion', based on a single assessor's results from each site. RESULTS: NEL was identified by the primary assessor in 33 of 97 (34%) in Cohort 1 and 15 of 86 (17%) in Cohort 2. Inter-observer agreement between assessors was only fair-to-moderate (Cohort 1 κ: 0.38 (95% CI: 0.21-0.55), Cohort 2 κ: 0.51 (95% CI: 0.30-0.72)). In both cohorts, NEL was associated with shorter median overall survival (Cohort 1: 188 vs 371 days, Cohort 2: 192 vs 412 days). This prognostic association was independent in Cohort 1 (hazard ratio (HR): 2.19, 95% CI: 1.31-3.66) but not in Cohort 2 (HR: 1.42, 95% CI: 0.71-2.87). Survival was inferior in both cohorts in cases of complete NEL versus complete expansion. CONCLUSION: Radiographic NEL is common but inter-observer agreement is only fair-to-moderate. NEL is associated with adverse survival. These data do not support the use of single radiographic assessments to classify NEL.
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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 | 0,036 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».