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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

Objective To estimate inter-rater reliability of expert assessment of occupational exposures. Methods 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. Results Over 98% agreement was found and >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). Conclusion 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 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)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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