Diagnostic accuracy of a novel endometriosis staging system: an external validation study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To externally validate the “2021 AAGL Endometriosis Classification” staging system. Design Retrospective, diagnostic accuracy study Setting Multicentre Population or Sample Two hundred and seventy-two endometriosis patients (January 2016 - October 2021) Methods Three independent observers analysed coded surgical data to assign an AAGL surgical stage (1 to 4) as the index test, and surgical complexity level (A to D) as the reference standard. Main Outcome Measures The diagnostic accuracy of each AAGL stage to predict corresponding AAGL surgical complexity level was determined. Receiver operating characteristic curves used to determine the accuracy of cut off points used in the AAGL staging system to discriminate between surgical complexity levels. Results 272 cases were analysed. Diagnostic accuracy (sensitivity, specificity, PPV and NPV) for three observers were: stage 1 to predict level A 97.9-98.7%, 60.2-64.2%, 75.0-76.9%, and 96.3-97.5%; stage 2 to predict level B 26.1-30.4%, 93.2-95.6%, 26.3-35.3%, and 92.9-93.6%; stage 3 to predict level C 7.5-10.0%, 93.8-94.8%, 33.3-42.1%, and 70.9-71.5%; stage 4 to predict level D 90.-95.0%, 90.1-91.7% &, 41.9-47.5%, and 99.1-99.6%. For three observers AUROC for A vs B/C/D (cut-point 9) 0.75-0.88, A/B vs C/D (cut-point 16) 0.81 and A/B/C vs D (cut-point 22) 0.95-0.96. Conclusions This external validation study demonstrates that the AAGL Endometriosis Classification performs poorly overall for the prediction of surgical complexity. The results from this external validation study suggest that the system in its current form is not generalizable to all endometriosis patients and should be reviewed before its universal implementation. Funding Nil Keywords Endometriosis, staging, laparoscopy
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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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».