Effect of Training on Visual Identification of High Frequency Oscillations—A Delphi-Style Intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the effect of a simple Delphi-method feedback on visual identification of high frequency oscillations (HFOs) in the ripple (80-250 Hz) band, and assessed the impact of this training intervention on the interrater reliability and generalizability of HFO evaluations. METHODS: We employed a morphology detector to identify potential HFOs at two thresholds and presented them to visual reviewers to assess the probability of each epoch containing an HFO. We recruited 19 board-certified epileptologists with various levels of experience to complete a series of HFO evaluations during three sessions. A Delphi-style intervention was used to provide feedback on the performance of each reviewer relative to their peers. A delayed-intervention paradigm was used, in which reviewers received feedback either before or after the second session. ANOVAs were used to assess the effect of the intervention on the reviewers' evaluations. Generalizability theory was used to assess the interrater reliability before and after the intervention. RESULTS: = 0.414). Following the intervention, the projected number of reviewers required to achieve strong generalizability decreased from 35 to 16. SIGNIFICANCE: This study shows a robust effect of a Delphi-style intervention on the interrater variability, reliability, and generalizability of HFO evaluations. The observed decreases in HFO marking discrepancies across 14 of the 15 reviewers are encouraging: they are necessarily associated with an increase in interrater reliability, and therefore with a corresponding decrease in the number of reviewers required to achieve strong generalizability. Indeed, the reliability of all reviewers following the intervention was similar to that of experienced reviewers prior to intervention. Therefore, a Delphi-style intervention could be implemented either to sufficiently train any reviewer, or to further refine the interrater reliability of experienced reviewers. In either case, a Delphi-style intervention would help facilitate the standardization of HFO evaluations and its implementation in clinical care.
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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 | 0,018 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».