Does Thirty-Minute Standardised Training Improve the Inter-Observer Reliability of the Horse Grimace Scale (HGS)? A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The Horse Grimace Scale (HGS) is a facial-expression-based pain coding system that enables a range of acute painful conditions in horses to be effectively identified. Using valid assessment methods to identify pain in horses is of a clear importance; however, the reliability of the assessment is highly dependent on the assessors’ ability to use it. Training of new assessors plays a critical role in underpinning reliability. The aim of the study was to evaluate whether a 30-minute standardised training program on HGS is effective at improving the agreement between observers with no horse experience and when compared to an HGS expert. Two hundred and six undergraduate students with no horse experience were recruited. Prior to any training, observers were asked to score 10 pictures of horse faces using the six Facial Action Units (FAUs) of the HGS. Then, an HGS expert provided a 30-minute face-to-face training session, including detailed descriptions and example pictures of each FAU. After training, observers scored 10 different pictures. Cohen’s k coefficient was used to determine inter-observer reliability between each observer and the expert; a paired-sample t-test was conducted to determine differences in agreement pre- and post-training. Pre-training, Cohen’s k ranged from 0.20 for tension above the eye area to 0.68 for stiffly backwards ears. Post-training, the reliability for stiffly backwards ears and orbital tightening significantly increased, reaching Cohen’s k values of 0.90 and 0.91 respectively (paired-sample t-test; p < 0.001). The results suggest that this 30-minute face-to-face training session was not sufficient to allow observers without horse experience to effectively apply HGS. However, this standardised training program could represent a starting point for a more comprehensive training program for those without horse experience in order to increase their reliably in applying HGS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».