A Comparison of Interobserver Reliability Between Orthopedic Surgeons Using the Centers for Disease Control Surgical Wound Class Definitions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Centers for Disease Control (CDC) created a classification to help stratify surgical wounds based on contamination and risk of developing a surgical site infection. The classification includes four options (I to IV) depending on the level of contamination present. Although universally applied to a variety of surgical specialties, it is unknown whether the current system is reliable when considering orthopaedic surgeries. The purpose of this study was to compare the degree of interobserver reliability between orthopaedic surgeons using the current CDC wound class definitions. METHODS: A questionnaire containing 30 clinical vignettes was completed by 39 orthopaedic surgeons at our institution. After each vignette, respondents were asked to determine the appropriate wound class based on information provided in the vignette. The overall interobserver agreement among all participants was analyzed. In addition, respondents were queried about the adequacy of the current classification system in describing orthopaedic surgical wound class. RESULTS: Interobserver agreement was poor at 66%, with a coefficient of concordance of 0.48. Only six physicians (15.4%) thought that the current wound classification system adequately covered orthopaedic surgery. CONCLUSIONS: There is poor interobserver reliability using the CDC surgical wound class definitions for orthopaedic surgeries. Alternate definitions are needed to improve the validity of the system for subspecialty procedures.
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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 | 0,082 | 0,179 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».