Abstract TP147: Assessment of Inter-Rater Reliability of Fazekas Scoring on Magnetic Resonance Imaging in Patients With Sickle Cell Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: White matter disease is a common phenomenon in patients with sickle cell disease, that has been linked to cognitive impairment. However, there is no standardized approach for quantification of the cerebral disease burden. The Fazekas score is widely used to quantify the burden of white matter disease in chronic small vessel disease. However, its utility in sickle cell disease has not yet been established. We aimed to assess its, interrater reliability in this patient population. Methods: A patient cohort was compiled for the purpose of a research ethics board (REB) approved retrospective study of consecutive adult patients with sickle cell disease, each of whom underwent MRI/MRA between the year 2017 and 2019. All MRI/MRA studies were performed on 3-Tesla MRI. Two neuroradiologists independently assessed the axial FLAIR MRI brain sequence, for all patients, with the sole focus of assigning a Fazekas score (0-3) to each study, as a means of quantifying the burden of ischemic white matter lesions. The neuroradiologists were blinded to the scoring assigned by their counterpart and to the clinical information. Cohen’s weighted Kappa was used as a measure of agreement between readers. Results: Ninety patients with a median age of 31 and 45/90 (50%) women were included. The expected agreement was 74.65%, with an observed agreement of 94.44% between readers, with a weighted Kappa of 0.7808. Conclusion: On the basis of this study, there is good inter-rater reliability of Fazekas scoring on axial FLAIR MRI brain sequence in patients with sickle cell disease, even though the underlying pathophysiology of white matter lesions in this patient population might vary compared to individuals with chronic small vessel disease. The Fazekas is a promising measure that could easily be integrated in systematic evaluation of cerebrovascular lesions of adults with sickle cell disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».