Computer International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury (ISNCSCI) algorithms: a review
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Literature review and survey. OBJECTIVES: To provide an overview of existing computerized International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury (ISNCSCI) algorithms and to evaluate the use of the current algorithms in research and clinical care. SETTING: Not applicable. METHODS: Literature review according to three organizing concepts for evaluation of Health Information Products (reach, usefulness, and use) was conducted. RESULTS: While the use of computerized ISNCSCI algorithms has been around for many years, many were developed and used internally for specific projects or not maintained. Today the International SCI community has free access to algorithms from the European Multicenter Study about Spinal Cord Injury (EMSCI) and the Praxis Spinal Cord Institute. Both algorithms have been validated in large datasets and are used in different SCI registries for quality control and education purposes. The use of the Praxis Institute algorithm by clinicians was highlighted through the Praxis User Survey (n = 76) which included participants from 27 countries. The survey found that over half of the participants using the algorithm (N = 69) did so on a regular basis (51%), with 54% having incorporated it into their regular workflow. CONCLUSIONS: Validated computerized ISNCSCI classification tools have evolved substantially and support education, clinical documentation, communication between clinicians and their patients, and ISNCSCI data quality around the world. They are not intended to replace well-trained clinicians, but allow for reclassification of ISNCSCI datasets with updated versions of the ISCNSCI, and support rapid classification of large datasets.
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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 | 0,034 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».