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Enregistrement W4295773374 · doi:10.1002/uog.25165

OP06.11: Modification of the four‐stage “AAGL endometriosis classification system” to a three‐stage system: diagnostic accuracy and interobserver reproducibility study

2022· article· en· W4295773374 sur OpenAlexaff
J.N. Mak, Allie Eathorne, Mercedes Espada, C. Uzuner, Mathew Leonardi, S. Reid, J.C. Zanardi, Mike Armour, R.M. Rocha, G. Condous

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReproducibilityStage (stratigraphy)EndometriosisMedical physicsGynecologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aim to assess the performance of a modified AAGL (mAAGL) endometriosis classification system and its inter-observer reproducibility. Retrospective diagnostic accuracy and inter-observer reproducibility study. Patients with complete surgical data included. The original 4-stage AAGL staging system was modified to three stages by merging AAGL stages 2 and 3 and surgical complexity levels B and C. Three observers independently apportioned an AAGL stage 1-3, blinded to surgical skill level (A, B and C). End points were diagnostic performance of each observer to predict level of surgical complexity for each stage, i.e. mAAGL stage 1 to predict level A, mAAGL stage 2 to predict level B, mAAGL stage 3 to predict level C. Inter-observer reproducibility was assessed using OR of a higher grade, between each pair of observers. 272 surgical cases analysed. Breakdown of surgical complexity levels were as follows: A 149 (54.8%), B 103 (37.9%) and C 20 (7.4%). The diagnostic accuracy for all observers to predict each level in terms of sensitivity, specificity, PPV and NPV were: stage 1 to predict level A: 98.0-98.7%, 60.2-64.2%, 75.0-76.9% and 96.3-97.5%; stage 2 to predict level B: 31.1-36.9%, 97.0-98.2%, 86.5-92.6% and 69.8 – 71.9%; stage 3 to predict level C: 90.0-95.0%, 90.1-91.7%, 41.8 - 47.5% and 99.1-99.6%. Inter-observer reproducibility between observer 1 and 2 was 0.81, between observer 1 and 3 was 0.69 and between observer 2 and 3 was 0.43. Overall percentage agreement between observers 1 and 2 was 93.4%, between 1 and 3 was 93.4% and between 2 and 3 was 96.3%. The mAAGL system appears to perform well for both low and high stage endometriosis disease. The 4-stage AAGL staging system could be improved by merging AAGL stages 2 and 3 and in turn using a 3-stage system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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