Reliability of the Pediatric Specific Musculoskeletal Ultrasound Scoring Systems for the Elbow, Wrist, and Finger Joints
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Musculoskeletal ultrasound (MSUS) is increasingly being used in the evaluation of pediatric musculoskeletal diseases. In order to provide objective assessments of arthritis, reliable MSUS scoring systems are needed. Recently, joint-specific scoring systems for arthritis of the pediatric elbow, wrist, and finger joints were proposed by the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) MSUS workgroup. This study aimed to assess the reliability of these scoring systems when used by sonographers with different levels of expertise. METHODS: Members of the CARRA MSUS workgroup attended training sessions for scoring the elbow, wrist, and finger. Subsequently, scoring exercises of B mode and power Doppler (PD) mode still images for each joint were performed. Interreader reliability was determined using 2-way single-score intraclass correlation coefficients (ICCs) for synovitis and Cohen [Formula: see text] for tenosynovitis. RESULTS: Seventeen pediatric rheumatologists with different levels of MSUS expertise (1-15 yrs) completed a 2-hour training session and calibration exercise for each joint. Excellent reliability (ICC > 0.75) was found after the first scoring exercise for all the finger and elbow views evaluated on B mode and PD mode, and for all of the wrist views on B mode. After a second training session and a scoring exercise, the wrist PD mode views reached excellent reliability as well. CONCLUSION: The preliminary CARRA MSUS scoring systems for assessing arthritis of the pediatric elbow, wrist, and finger joints demonstrate excellent reliability among pediatric MSUS sonographers with different levels of expertise. With further validation, this reliable joint-specific scoring system could serve as a clinical tool and scientific outcome measure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».