High inter‐rater reliability between physicians and nurses utilising modified Downes' scores in preterm respiratory distress
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the inter-rater reliability of modified Downes' scores assigned by physicians and nurses in the Ethiopian Neonatal Network and to calculate the concordance of score-based treatment for preterm infants with respiratory distress. METHODS: We included preterm infants admitted from June 2020 to July 2021 to four tertiary neonatal intensive care units (NICUs) of the Ethiopian Neonatal Network that presented with respiratory distress. We calculated the kappa statistic to determine the nurse and physician correlation for each component of the modified Downes' score and total score on admission and evaluated the concordance of scores above and below the treatment threshold of 4. RESULTS: Of the 1151 eligible infants admitted, 817 infants (71%) had scores reported concurrently and independently by nurse and physician. The kappa statistic for modified Downes' score components ranged from 0.88 to 0.92 and was 0.89 for the total score. There was 98% concordance for score-based treatment. CONCLUSION: Incorporation of the modified Downes' score on admission for preterm infants with respiratory distress was feasible in tertiary NICUs in Ethiopia. The kappa statistics showed near-perfect agreement between nurse and physician assessments, translating to a very high degree of concordance in score-based treatment recommendations. These results highlight an opportunity for task-shifting assessments and empowering nurses.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».