Comparing rates of agreement between different diagnostic criteria for fetal alcohol spectrum disorder: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic accuracy is important in systems used to diagnose common disorders such as Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD). Currently, no comprehensive study has examined rates of agreement between different diagnostic criteria for FASD. This study estimates the likelihood that a diagnosis of FASD using one set of diagnostic criteria will result in the same diagnosis when compared to different diagnostic criteria. A systematic review was conducted to identify articles reporting on the comparison of two or more diagnostic criteria for a diagnosis of FASD. Inclusion criteria required that the study present data that estimated agreement for a diagnosis of FASD or no-FASD between two or more FASD criteria using two-by-two tables or presented data that could be used to generate the tables. Meta-analyses with confidence intervals were included to demonstrate variability in the estimates. Standardized measures of agreement were assessed using the kappa statistic with 95% confidence intervals and the phi coefficient as a measure of correlation between binary outcomes. The search identified six studies reporting on eight different FASD diagnostic criteria. The studies compared agreement between 17 different pairings of the criteria. For individual children, agreement ranged from 53.7% to 91%. The agreement between the eight different diagnostic criteria ranged from 59.4% to 89.5%. The kappa statistic found that five associations had a kappa ranging from 0.6 to 0.8. This study illustrates that comparisons of multiple pairs of diagnostic criteria are likely to result in considerable variation in diagnoses of FASD for individual children and between different criteria. The lack of agreement between these commonly used systems is likely to affect clinical care and studies where diagnosis is a key variable. Large-scale multicenter research is needed to examine factors contributing to variation in diagnostic outcomes.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».