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Enregistrement W4316669723 · doi:10.3389/fmed.2022.1090468

Reliability assessment of ultrasound muscle echogenicity in patients with rheumatic diseases: Results of a multicenter international web-based study

2023· article· en· W4316669723 sur OpenAlexaff
Andrea Di Matteo, Erica Moscioni, Maria Giovanna Lommano, Edoardo Cipolletta, Gianluca Smerilli, Sonia Farah, C. Airoldi, Sibel Zehra Aydın, Andrea Becciolini, Karina Rossi Bonfiglioli, Marina Carotti, Greta Carrara, Tomás Cazenave, Davide Corradini, Micaela Cosatti, Juan José de Agustín, Giulia Maria Destro Castaniti, Marco Di Carlo, Eleonora Di Donato, Luca Di Geso, Ashley Elliott, Daniela Fodor, Francesca Francioso, Alessandra Gabba, Cristina Hernández‐Díaz, Rudolf Horváth, Jana Hurňáková, Diogo Jesús, Josefina Marin, María Victoria Martiré, Riccardo Mashadi Mirza, Marco Massarotti, A Musca, Jagdish Nair, Tadashi Okano, Ioannis Papalopoulos, Javier Rosa, Marcos Rosemffet, João Rovisco, Davide Rozza, Fausto Salaffi, C. Scioscia, Carlo Alberto Scirè, Maria-Magdalena Tămaş, Shun Tanimura, Lucio Ventura‐Ríos, Catalina Villota‐Eraso, Orlando Villota, Paraskevi V. Voulgari, Florentin Ananu Vreju, Gentiana Vukatana, Johana Zacariaz Hereter, Anna Zanetti, Walter Grassi, Emilio Filippucci

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationEchogenicityMedicineKappaReliability (semiconductor)UltrasoundPhysical medicine and rehabilitationRadiologyPhysical therapyNuclear medicinePsychometricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To investigate the inter/intra-reliability of ultrasound (US) muscle echogenicity in patients with rheumatic diseases. Methods: Forty-two rheumatologists and 2 radiologists from 13 countries were asked to assess US muscle echogenicity of quadriceps muscle in 80 static images and 20 clips from 64 patients with different rheumatic diseases and 8 healthy subjects. Two visual scales were evaluated, a visual semi-quantitative scale (0-3) and a continuous quantitative measurement ("VAS echogenicity," 0-100). The same assessment was repeated to calculate intra-observer reliability. US muscle echogenicity was also calculated by an independent research assistant using a software for the analysis of scientific images (ImageJ). Inter and intra reliabilities were assessed by means of prevalence-adjusted bias-adjusted Kappa (PABAK), intraclass correlation coefficient (ICC) and correlations through Kendall's Tau and Pearson's Rho coefficients. Results: The semi-quantitative scale showed a moderate inter-reliability [PABAK = 0.58 (0.57-0.59)] and a substantial intra-reliability [PABAK = 0.71 (0.68-0.73)]. The lowest inter and intra-reliability results were obtained for the intermediate grades (i.e., grade 1 and 2) of the semi-quantitative scale. "VAS echogenicity" showed a high reliability both in the inter-observer [ICC = 0.80 (0.75-0.85)] and intra-observer [ICC = 0.88 (0.88-0.89)] evaluations. A substantial association was found between the participants assessment of the semi-quantitative scale and "VAS echogenicity" [ICC = 0.52 (0.50-0.54)]. The correlation between these two visual scales and ImageJ analysis was high (tau = 0.76 and rho = 0.89, respectively). Conclusion: The results of this large, multicenter study highlighted the overall good inter and intra-reliability of the US assessment of muscle echogenicity in patients with different rheumatic diseases.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,284 · 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
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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