MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3210268695 · doi:10.1136/oem-2021-epi.361

RF-4 Inter-rater reliability of occupational exposure assessment in a case-control study

2021· article· en· W3210268695 sur OpenAlexaffabout
Emmanuelle Batisse, France Labrèche, MS Goldberg, Romain Pasquet, Jérôme Lavoué, Jack Siemiatycki, ME Parent, Vikki Ho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceChecklistCohen's kappaCoding (social sciences)StatisticInter-rater reliabilityPopulationReliability (semiconductor)StatisticsApplied psychologyMedicineComputer sciencePsychologyEnvironmental healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objective</h3> To estimate inter-rater reliability of expert assessment of occupational exposures. <h3>Methods</h3> A population-based case-control study conducted in Montreal was used to obtain detailed information on lifetime occupational histories. Two trained industrial hygienists assessed the 4,362 reported jobs to assign exposures using a checklist of 258 agents. The jobs were divided between the two experts for evaluation (initial coding); then, each reviewed the others’ to reach a consensus. A job was considered ‘exposed’ to an agent if that agent was present at levels above the non-occupational environment. Experts rated exposure for each job/substance combination according to confidence that the exposure occurred (possible, probable, definite), and to concentration (low, medium, high), where, low and high represented the extremes in the range of levels encountered in a work environment. An inter-rater reliability sub-study was conducted among a random sample of 185 jobs. Each expert coded the 185 jobs (1st coding); then, 6 months later, a 2nd coding occurred, whereby each expert coded the other’s evaluation but did not have access to their own 1st evaluation. The statistical unit of observation was each job/substance decision (185 jobs×258 substances=47,730 decisions/expert). Chance-corrected weighted kappa statistic and Gwet’s AC1 estimated the concordance between the experts in the 1st and 2nd coding. <h3>Results</h3> Over 98% agreement was found and &gt;97% (n=36,497) of decisions were to attribute no exposure to a particular job/substance combination by both experts. Restricting to combinations rated as exposed by both experts (n=508), Kappa=0.44 (95%CI: 0.37–0.50) and Gwet=0.55 (0.48–0.61) was found for confidence; while, Kappa=0.30 (0.15–0.45) and Gwet=0.92 (0.90–0.95) was found for concentration. After the 2nd coding, agreement improved for both confidence (Kappa=0.68, 0.63–0.73; Gwet=0.70, 0.65–0.75) and concentration (Kappa=0.65, 0.50–0.80; Gwet=0.96, 0.95–0.98). <h3>Conclusion</h3> This sub-study provides some evidence supporting the reliability of expert assessment of occupational exposures in large-scale epidemiologic studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetReliability and Agreement in MeasurementTravaux en français237 207