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Enregistrement W4293463902 · doi:10.1177/21925682221124100

Global Validation of the AO Spine Upper Cervical Injury Classification: Geographic Region Affects Reliability and Reproducibility

2022· article· en· W4293463902 sur OpenAlexaff
Mark J. Lambrechts, Gregory D. Schroeder, Brian A. Karamian, José A. Canseco, Richard J. Bransford, F. Cumhur Öner, Lorin M. Benneker, Frank Kandziora, Shanmuganathan Rajasekaran, Rishi Mugesh Kanna, Andrei Fernandes Joaquim, Jens R. Chapman, Emiliano Vialle, Mohammad El‐Sharkawi, Marcel F. Dvorak, Klaus John Schnake, Christopher K. Kepler, Alexander R. Vaccaro

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAO Foundation
Mots-clésReproducibilityMedicineReliability (semiconductor)Cervical spine injuryCervical spineKappaCohen's kappaSurgeryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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