Kellgren/Lawrence Grading in Cohort Studies: Methodological Update and Implications Illustrated Using Data From a Dutch Hip and Knee Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Cohort Hip and Cohort Knee (CHECK) is a cohort of middle-aged individuals with hip or knee pain. Radiographs were assigned Kellgren/Lawrence (K/L) scores under different conditions at each follow-up visit for 10 years. We aimed to describe and consolidate each scoring approach, then illustrate implications of their use by comparing baseline K/L scores assigned using 2 of these approaches, and evaluating their respective associations with joint replacement and incident radiographic osteoarthritis (ROA). METHODS: We compared baseline K/L scores assigned to hips and knees using 2 scoring approaches: 1) assigned by senior researchers to baseline images alone and 2) assigned by trained readers, with images read paired and in known sequence with up to 10 years of follow-up radiographs (Poisson regression). We evaluated the associations of baseline ROA (any: K/L grade ≥1; established: K/L ≥2) with joint replacement, and of K/L 1 joints with incident established ROA (survival analysis). RESULTS: ), the second scoring approach had 2.4 times (95% confidence interval [95% CI] 1.8-3.1 for knees) and 2.9 times (95% CI 2.3-3.7 for hips) higher prevalence of established ROA than the first approach. Established hip ROA had a higher risk of joint replacement using the first approach (hazard ratio [HR] 24.2 [95% CI 15.0-39.8] versus second approach HR 7.7 [95% CI 4.9-12.1]), as did knees (HR 19.3 [95% CI 10.3-36.1] versus second approach HR 4.8 [95% CI 2.4-9.6]). The risk of incident ROA did not differ by approach. CONCLUSION: This study demonstrates that evaluating ROA prevalence and predicting outcomes depends on the scoring approach.
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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 | 0,278 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».