A Performance-Based Competency Assessment of Pediatric Chest Radiograph Interpretation Among Practicing Physicians
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is limited knowledge on pediatric chest radiograph (pCXR) interpretation skill among practicing physicians. We systematically determined baseline interpretation skill, the number of pCXR cases physicians required complete to achieve a performance benchmark, and which diagnoses posed the greatest diagnostic challenge. METHODS: Physicians interpreted 434 pCXR cases via a web-based platform until they achieved a performance benchmark of 85% accuracy, sensitivity, and specificity. Interpretation difficulty scores for each case were derived by applying one-parameter item response theory to participant data. We compared interpretation difficulty scores across diagnostic categories and described the diagnoses of the 30% most difficult-to-interpret cases. RESULTS: 240 physicians who practice in one of three geographic areas interpreted cases, yielding 56,833 pCXR case interpretations. The initial diagnostic performance (first 50 cases) of our participants demonstrated an accuracy of 68.9%, sensitivity of 69.4%, and a specificity of 68.4%. The median number of cases completed to achieve the performance benchmark was 102 (interquartile range 69, 176; min, max, 54, 431). Among the 30% most difficult-to-interpret cases, 39.2% were normal pCXR and 32.3% were cases of lobar pneumonia. Cases with a single trauma-related imaging finding, cardiac, hilar, and diaphragmatic pathologies were also among the most challenging. DISCUSSION: At baseline, practicing physicians misdiagnosed about one-third of pCXR and there was up to an eight-fold difference between participants in number of cases completed to achieve the standardized performance benchmark. We also identified the diagnoses with the greatest potential for educational intervention.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».