TETRAS Spirals and Handwriting Samples: Determination of Optimal Scoring Examples
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spiral drawings and handwriting tasks have long been used to assess the severity of essential tremor, but these motor tasks are somewhat less objective as the rules for scoring are not based on firm objective amplitude-based criteria. Publishing the best examples of each of the possible 0-4 ratings for these items could reduce scoring variance. Methods: 21 members of the Tremor Research Group each rated 94 spirals and 64 handwriting samples using TETRAS scoring criteria. For each sample, the most frequently reported score (mode; maximum of 21) was determined. Ratings not adjacent to the mode were subtracted from the number of mode scores, to calculate a total value. For each of the ratings (0, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4), the samples with the highest total value were selected as best examples. Results: In general, rater agreement was good for spirals but poor for handwriting samples. Nevertheless, examples with excellent agreement were identified for all spiral and handwriting ratings, and are presented. Conclusion: Best examples for scoring spirals and handwritings are needed to reduce the variance of TETRAS scores in clinical trials and clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».