INTEROBSERVER RELIABILITY OF A COMPREHENSIVE LATERAL DISCOID MENISCUS CLASSIFICATION SYSTEM: A MULTICENTER ARTHROSCOPIC VIDEO ANALYSIS STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Background: Lateral discoid meniscus (LDM) is the most common congenital anomaly of the knee. Due to the significant heterogeneity in pathomorphology, LDM treatment remains challenging. Treatment approaches and surgical techniques vary widely among surgeons and different types of LDM. Current classification systems inadequately describe the spectrum of pathology or dictate treatment. Hypothesis/Purpose: The Pediatric Research in Sports Medicine (PRISM) meniscal study group developed and tested the reliability of a novel classification system designed to comprehensively capture the intricacies of LDM pathomorphology and guide treatment decisions. Methods: The PRISM LDM Classification System was developed through an initial review of existing classification systems followed by group consensus method by pediatric meniscal surgeons from 20 tertiary academic centers. Four factors were evaluated: (1) meniscal width (surface area), (2) meniscal height (thickness, +/- horizontal delamination), (3) peripheral stability (and instability pattern), and (4) tearing (and tear location)(Table 1). A stepwise arthroscopic exam utilizing two standard anterior viewing portals was established for optimizing diagnosis of LDM features. From a set of 101 arthroscopic videos submitted for review, 41 were selected for quality by 3 of the authors (non-’readers’). Five ‘readers’ then performed assessments using the classification system. Interobserver reliability of the primary and secondary rating factors was assessed using the Fleiss kappa coefficient (K, 95% CI), designed for multiple readers with nominal variables (Reliability Classification: Fair 0.21-0.40 fair, Moderate 0.41-0.60, Substantial 0.61-0.80, and Excellent 0.80-1.00). Results: The majority of the primary and secondary rating factors demonstrated ‘substantial’ reliability, such as meniscal width (complete vs. incomplete, K 0.609; 0.512-0.706) and posterior horn stability (stable vs. unstable, K 0.693; 0.594-0.792), or ‘moderate’ reliability, such as meniscal height (normal vs. abnormal, K 0.444; 0.347-0.541), overall stability, (stable vs. unstable, K 0.569; 0.472-0.666), and tear presence (tear vs. no tear, K 0.541; 0.444-0.638). Several features demonstrated only ‘fair’ agreement, including anterior horn stability (stable vs. unstable, K 0.358; 0.258-0.457), meniscal body stability (stable vs. unstable, K 0.314; 0.214-0.413), and tear type (no tear, radial, vertical, complex, K 0.386; 0.325-0.446). Conclusion/Discussion: A novel classification system that more comprehensively and descriptively characterizes the spectrum of LDM pathology demonstrated moderate or substantial agreement in most diagnostic categories analyzed. Specific features demonstrating fair agreement may warrant investigation of alternative steps in the arthroscopic exam or descriptors to improve agreement. A comprehensive classification system is critical to advance LDM research from single-center, level 4 studies to prospective multicenter efforts that will enhance improve communication, research, and evidence-based treatment of LDM pathology.
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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 | 0,024 | 0,048 |
| 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 | 0,001 | 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 ».