Development of Online Technique for International Validation of the AO Spine Subaxial Injury Classification System
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Global cross-sectional survey. OBJECTIVE: To develop and refine the techniques for web-based international validation of fracture classification systems. METHODS: A live webinar was organized in 2018 for validation of the AO Spine Subaxial Injury Classification System, consisting of 35 unique computed tomography (CT) scans and key images with subaxial spine injuries. Interobserver reliability and intraobserver reproducibility was calculated for injury morphology, subtype, and facet injury according to the classification system. Based on the experiences from this webinar and incorporating rater feedback, adjustments were made in the organization and techniques used and in 2020 a repeat validation webinar was performed, evaluating images of 41 unique subaxial spine injuries. RESULTS: In the 2018 session, the AO Spine Subaxial Injury Classification System demonstrated fair interobserver reliability for fracture subtype (κ = 0.35) and moderate reliability for fracture morphology and facet injury (κ=0.45, 0.43, respectively). However, in 2020, the interobserver reliability for fracture morphology (κ = 0.87) and fracture subtype (κ = 0.80) was excellent, while facet injury was substantial (κ = 0.74). Intraobserver reproducibility for injury morphology (κ =0.49) and injury subtype/facet injury were moderate (κ = 0.42) in 2018. In 2020, fracture morphology and subtype reproducibility were excellent (κ =0.85, 0.88, respectively) while reproducibility for facet injuries was substantial (κ = 0.76). CONCLUSION: With optimized webinar-based validation techniques, the AO Spine Subaxial Injury Classification System demonstrated vast improvements in intraobserver reproducibility and interobserver reliability. Stringent fracture classification methodology is integral in obtaining accurate classification results.
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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 | 0,149 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».