The influence of rater training on inter-and intra-rater reliability when using the rat grimace scale
Notice bibliographique
Résumé
Rodent grimace scales facilitate assessment of spontaneous pain and can identify a range of acute pain levels. Reported rater training in using these scales varies considerably and may contribute to observed variability in inter-rater reliability. This study evaluated the effect of training on inter-rater reliability with the Rat Grimace Scale (RGS). Two training sets, of 42 and 150 images, were prepared from several acute pain models. Four trainee raters progressed through 2 rounds of training, first scoring 42 images (S1) followed by 150 images (S2a). After each round, trainees reviewed the RGS and any problematic images with an experienced rater. The 150 images were then re-scored (S2b). Four years after training, all trainees re-scored the 150 images (S2c). Inter- and intra-rater reliability was evaluated using the intra-class correlation coefficient (ICC) and ICCs compared with a Feldt test. Inter-rater reliability increased from moderate (0.58 [95%CI: 0.43-0.72]) to very good (0.85 [0.81-0.88]) between S1 and S2b (p < 0.01) and also increased between S2a and S2b (p < 0.01). The action units with the highest and lowest ICCs at S2b were orbital tightening (0.84 [0.80-0.87]) and whiskers (0.63 [0.57-0.70]), respectively. In comparison to an experienced rater the ICCs for all trainees improved, ranging from 0.88 to 0.91 at S2b. Four years later, very good inter-rater reliability was retained (0.82 [0.76-0.84]) and intra-rater reliability was good or very good (0.78-0.87). Training improves inter-rater reliability between trainees, with an associated reduction in 95%CI. Additionally, training resulted in improved inter-rater reliability alongside an experienced rater. Performance was retained after several years. The beneficial effects of training potentially reduce data variability and improve experimental animal welfare.
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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 | 0,184 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».