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Enregistrement W3197431340 · doi:10.3390/jcm10184047

Assessing the Reliability of the OMERACT Juvenile Idiopathic Arthritis Magnetic Resonance Scoring System for Temporomandibular Joints (JAMRIS-TMJ)

2021· article· en· W3197431340 sur OpenAlexaff
Mirkamal Tolend, Andréa S. Doria, Arthur B. Meyers, Tore A. Larheim, Shelly Abramowicz, Julien Aguet, Simone Appenzeller, Linda Z. Arvidsson, Lauren W. Averill, Brian M. Feldman, Saurabh Guleria, Emilio J. Inarejos Clemente, Jacob L. Jaremko, Thitiporn Junhasavasdikul, Thekla von Kalle, Eva Kirkhus, Bernd Koos, Elka Miller, Rahim Moineddin, Jyoti Panwar, Zachary S. Peacock, Cory M. Resnick, Marion A. van Rossum, Jennifer Stimec, George Tomlinson, Nikolay Tzaribachev, Christian J. Kellenberger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of AlbertaUniversity of OttawaHospital for Sick ChildrenUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneralizability theoryMagnetic resonance imagingSpecialtyReliability (semiconductor)CohortRadiologyCalibrationOrthodonticsNuclear medicineMedical physicsPhysical therapyPathologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) remains the most comprehensive modality to assess juvenile idiopathic arthritis (JIA)-related inflammation and osteochondral damage in the temporomandibular joints (TMJ). This study tested the reliability of a new JIA MRI scoring system for TMJ (JAMRIS-TMJ) and the impact of variations in calibration and reader specialty. Thirty-one MRI exams of bilateral TMJs were scored independently using the JAMRIS-TMJ by 20 readers consisting of radiologists and non-radiologist clinicians in three reading groups, with or without a calibrating atlas and/or tutorial. The inter-reader reliability in the multidisciplinary cohort assessed by the generalizability coefficient was 0.61-0.67 for the inflammatory and 0.66-0.74 for the damage domain. The atlas and tutorial did not improve agreement within radiologists, but improved the agreement between radiologist and non-radiologist groups. Agreements between different calibration levels were 0.02 to 0.08 lower by the generalizability coefficient compared to agreement within calibration levels; agreement between specialty groups was 0.04 to 0.10 lower than within specialty groups. Averaging two radiologists raised the reliability above 0.8 for both domains. Therefore, the reliability of JAMRIS-TMJ was moderate-to-good depending on the presence of specialty and calibration differences. The atlas and tutorial are necessary to improve reliability when the reader cohort consists of multiple specialties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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