RSNA Expert Consensus Statement on Reporting Chest CT Findings Related to COVID-19: Interobserver Agreement Between Chest Radiologists
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess the interobserver variability between chest radiologists in the interpretation of the Radiological Society of North America (RSNA) expert consensus statement reporting guidelines in patients with suspected coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia in a setting with limited reverse transcription polymerase chain reaction testing availability. Methods: Chest computed tomography (CT) studies in 303 consecutive patients with suspected COVID-19 were reviewed by 3 fellowship-trained chest radiologists. Cases were assigned an impression of typical, indeterminate, atypical, or negative for COVID-19 pneumonia according to the RSNA expert consensus statement reporting guidelines, and interobserver analysis was performed. Objective CT features associated with COVID-19 pneumonia and distribution of findings were recorded. Results: The Fleiss kappa for all observers was almost perfect for typical (0.815), atypical (0.806), and negative (0.962) COVID-19 appearances ( P < .0001) and substantial (0.636) for indeterminate COVID-19 appearance ( P < .0001). Using Cramer V analysis, there were very strong correlations between all radiologists’ interpretations, statistically significant for all (typical, indeterminate, atypical, and negative) COVID-19 appearances ( P < .001). Objective CT imaging findings were recorded in similar percentages of typical cases by all observers. Conclusion: The RSNA expert consensus statement on reporting chest CT findings related to COVID-19 demonstrates substantial to almost perfect interobserver agreement among chest radiologists in a relatively large cohort of patients with clinically suspected COVID-19. It therefore serves as a reliable reference framework for radiologists to accurately communicate their level of suspicion based on the presence of evidence-based objective findings.
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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 | 0,007 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».