Reliability and Agreement of Ultrasonographic Measures of the Ovarian Stroma: Impact of Methodology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Increased ovarian stromal area (SA), stromal-to-ovarian area ratio (S/A), and echogenicity (SEcho) on ultrasonography have been proposed as diagnostic markers for polycystic ovary syndrome. Although several methods to evaluate the stroma exist, their reproducibility has not been defined which limits clinical utility. This study aimed to determine the interrater reliability and agreement of methods to evaluate SA, S/A, and SEcho. METHODS: Five raters tested 3 methods to obtain SA and S/A, and one to obtain SEcho on 30 ovarian cineloops under two imaging conditions, simulating real-time (free-choice) or offline (fixed-frame) imaging. For SA, Method 1 subtracted follicular area from the ovarian area, Method 2 involved outlining the periphery of the stroma, and Method 3 represented a hybrid approach in which central follicles were subtracted from the outlined stroma. SEcho was scored on a subjective 3-tiered scale. Intraclass correlation coefficients (ICCs) and the coefficient of variation were determined for SA and S/A, and Fleiss' kappa agreement statistics (κ) were determined for SEcho. RESULTS: Interrater reliability of SA was superior using Method 1 (ICC = 0.558 and ICC = 0.705) versus Method 2 (ICC = 0.522 and ICC = 0.230) or Method 3 (ICC = 0.429 and ICC = 0.305) under free-choice and fixed-frame imaging conditions, respectively. Interrater reliability of S/A was also moderate to poor across methods. SEcho was also not reliably assessed across raters (κ = <0.500). CONCLUSIONS: Ultrasonographic assessments of the ovarian stroma were associated with moderate to poor reproducibility. Indirect estimates of the ovarian stroma (Method 1) could be optimized to yield a reproducible approach, clarifying the clinical relevance of the stroma.
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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 | 0,072 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».