Reliability of ultrasound ovarian-adnexal reporting and data system amongst less experienced readers before and after training
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2018 ovarian-adnexal reporting and data system (O-RADS) guidelines are aimed at providing a system for consistent reports and risk stratification for ovarian lesions found on ultrasound. It provides key characteristics and findings for lesions, a lexicon of descriptors to communicate findings, and risk characterization and associated follow-up recommendation guidelines. However, the O-RADS guidelines have not been validated in North American institutions or amongst less experienced readers. AIM: To evaluate the diagnostic accuracy and inter-reader reliability of ultrasound O-RADS risk stratification amongst less experienced readers in a North American institution with and without pre-test training. METHODS: < 0.05. RESULTS: < 0.001). Nineteen of 22 (86%) misclassified cases in pre-training were related to mischaracterization of dermoid features or wall/septation morphology. Fifteen of 17 (88%) of post-training misclassified cases were related to one of these two errors. Fleiss kappa inter-reader reliability was 'good' and pairwise inter-reader reliability was 'very good' with pre-training and post-training assessment (k = 0.76 and 0.77; and k = 0.77-0.87 and 0.85-0.89, respectively). CONCLUSION: irregular inner wall/septation morphology may improve sensitivity.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle