Interrater agreement for sonographic stomach position classification in fetal diaphragmatic hernia across the North American Fetal Therapy Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To evaluate inter‐rater agreement for sonographic classification of stomach position (as a surrogate for liver herniation) in fetal left congenital diaphragmatic hernia (LCDH) among: (i) fetal medicine specialists from the North American Fetal Therapy Network (NAFTNet) centers within and without the fetal endoscopic tracheal occlusion (FETO) consortium and in comparison to an expert external reviewer (ER1); and (iii) among two expert ERs (ER1 and ER2). Methods Forty‐eight physicians from 26 NAFTNet centers and 2 ERs were asked to assess 13 sonographic clips of isolated LCDH and classify stomach position as “intra‐abdominal,” “anterior left chest,” “mid to posterior left chest,” or “retro‐cardiac" based on the classification published by Basta et al.8 Interrater agreement was assessed by determining proportion of stomach position ratings concordant amongst NAFTNet participants and ER1. Agreement for stomach position between ERs was calculated using kappa statistics. Results Agreement for stomach position was 69% (39%–85%; n = 19) and 54% (23%–92%; n = 29) among FETO and non‐FETO NAFTNet participants, respectively, when compared to ER1. Most disagreement in stomach position was related to a discrepancy of one position. ERs were in agreement for stomach position in 5 of 13 cases (38.5%) and inter‐rater agreement was highest for “anterior” stomach position. Conclusion Interrater agreement for stomach position assessment in CDH was poor across NAFTNet and indeed amongst expert reviewers.
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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 | 0,073 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».