Global Validation of the AO Spine Upper Cervical Injury Classification: Geographic Region Affects Reliability and Reproducibility
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Global Survey Objective To determine the accuracy, interobserver reliability, and intraobserver reproducibility of the AO Spine Upper Cervical Injury Classification System based on surgeons’ AO Spine region of practice (Africa, Asia, Central/South America, Europe, Middle East, and North America). Methods A total of 275 AO Spine members assessed 25 upper cervical spine injuries and classified them according to the AO Spine Upper Cervical Injury Classification System. Reliability, reproducibility, and accuracy scores were obtained over two assessments administered at three-week intervals. Kappa coefficients (ƙ) determined the interobserver reliability and intraobserver reproducibility. Results On both assessments, participants from Europe and North America had the highest classification accuracy, while participants from Africa and Central/South America had the lowest accuracy ( P < .0001). Participants from Africa (assessment 1 (AS1):ƙ = .487; AS2:0.491), Central/South America (AS1:ƙ = .513; AS2:0.511), and the Middle East (AS1:0.591; AS2: .599) achieved moderate reliability, while participants from North America (AS1:ƙ = .673; AS2:0.648) and Europe (AS1:ƙ = .682; AS2:0.681) achieved substantial reliability. Asian participants obtained substantial reliability on AS1 (ƙ = .632), but moderate reliability on AS2 (ƙ = .566). Although there was a large effect size, the low number of participants in certain regions did not provide adequate certainty that AO regions affected the likelihood of participants having excellent reproducibility ( P = .342). Conclusions The AO Spine Upper Cervical Injury Classification System can be applied with high accuracy, interobserver reliability, and intraobserver reproducibility. However, lower classification accuracy and reliability were found in regions of Africa and Central/South America, especially for severe atlas injuries (IIB and IIC) and atypical hangman’s type fractures (IIIB injuries).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,054 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».