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Enregistrement W3019777238 · doi:10.30802/aalas-jaalas-18-000044

Influence of Rater Training on Inter- and Intrarater Reliability When Using the Rat Grimace Scale

2019· article· en· W3019777238 sur OpenAlexafffund
Emily Q Zhang, Vivian SY Leung, Daniel Pang

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Association for Laboratory Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Venom Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésInter-rater reliabilityIntraclass correlationIntra-rater reliabilityPsychologyReliability (semiconductor)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicineRating scalePsychometricsClinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rodent grimace scales facilitate assessment of ongoing pain. Reported rater training using these scales varies considerably and may contribute to the observed variability in interrater reliability. This study evaluated the effect of training on interrater reliability with the Rat Grimace Scale (RGS). Two training sets (42 and 150 images) were prepared from acute pain models. Four trainee raters progressed through 2 rounds of training, scoring 42 images (set 1) followed by 150 images (set 2a). After each round, trainees reviewed the RGS and any problematic images with an experienced rater. The 150 images were then rescored (set 2b). Four years later, trainees rescored the 150 images (set 2c). A second group of raters (no-training group) scored the same image sets without review with the experienced rater. Inter- and intrarater reliability were evaluated by using the intraclass correlation coefficient (ICC), and ICC values were compared by using the Feldt test. In the trainee group, interrater reliability increased from moderate to very good between sets 1 and 2b and increased between sets 2a and 2b. Action units with the highest and lowest ICC at set 2b were orbital tightening and whiskers, respectively. In comparison to an experienced rater, the ICC for all trainees improved, ranging from 0.88 to 0.91 at set 2b. Four years later, very good interrater reliability was retained, and intrarater reliability was good or very good). The interrater reliability of the no-training group was moderate and did not improve from set 1 to set 2b. Training improved interrater reliability, with an associated reduction in 95%CI. In addition, training improved interrater reliability with an experienced rater, and performance was retained.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,141
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,264
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1410,264
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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