Adult Vulvar Lichen Sclerosus: Can Experts Agree on the Assessment of Disease Severity?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to test the severity rating of the signs and architectural changes for interrater reliability among world experts via analysis of lichen sclerosus (LS) photographs. METHODS: A recent Delphi consensus exercise established a list of symptoms, signs, and architectural changes, which experts feel are important to include in a severity scale. Photographs of vulvar LS were manually extracted from patient charts and 50 photographs with a range of severity of signs and architectural changes were chosen. Lichen sclerosus experts were invited to take part in the study and 3 dermatologists and 3 gynecologists were selected for their expertise and geographic variety. Raters assessed the photographs for multiple signs and architectural changes as well as an overall impression of disease severity on a 4-point Likert scale. Intraclass correlation coefficients were calculated. RESULTS: The intraclass correlation coefficients were very poor for individual signs and architectural changes as well as for overall disease severity when analyzed for all 6 raters as well as when analyzed with dermatologists' and gynecologists' responses grouped separately. There were no statistically significant correlations found. CONCLUSIONS: Global experts were unable to agree on any signs, architectural changes, or an overall global impression to assess vulvar LS disease severity based on analysis of vulvar photographs. Standardized descriptions regarding what constitutes mild, moderate, and severe signs and anatomical changes are required before further scale development can occur.
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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 | 0,107 | 0,265 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».