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Enregistrement W4404728317 · doi:10.1016/j.injury.2024.112067

An endpoint adjudication committee for the assessment of computed tomography scans in fracture healing

2024· article· en· W4404728317 sur OpenAlexaff
Chloe Elliott, Ethan D. Patterson, Adina Tarcea, Brenna Mattiello, Bevan Frizzell, Richard Walker, Kevin A. Hildebrand, Neil J. White

Notice bibliographique

RevueInjury · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjudicationComputed tomographyBone healingMedicineMedical physicsNuclear medicineRadiologySurgeryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Endpoint Adjudication Committees (EACs) benefit the quality of randomized control trials (RCTs) where outcomes depend on subjective interpretations. However, assembling a committee to adjudicate large datasets is cumbersome. In a recent RCT, the primary outcome was time to union following operative fixation of scaphoid non-union, with real or placebo adjunctive ultrasound treatment. Union status was determined with computed tomography (CT) scans interpreted by treating surgeons and radiologists. An EAC was established to deliberate discrepancies between radiologists' and surgeons' interpretations of union status. METHODS: Three hundred sixty-four CT scans from 142 participants were collected in the RCT. The treating surgeon and an MSK radiologist categorized images by percent-union (0 %, 1-24 %, 25-49 %, 50-74 %, 75-99 %, 100 %). Union was defined as at least 50 % trabecular bridging. The EAC adjudicated those images that were deemed major discrepancies. The committee was composed of three members assembled by the committee chair, an MSK radiologist. A charter was established to guide the adjudication process. Ten minutes were allotted to each scan, including 2-3 min of an independent adjudicator's review, followed by 5-7 min of committee discussion to reach a diagnosis. RESULTS: Adjudicators spent an average of seven minutes on each scan. The EAC assessed 101 CT scans from 69 patients collected across five study sites: four scans from the agreed upon group as practice interpretations, 75 major discrepancies, and 22 missing interpretations from either the initial MSK radiologist, the treating orthopaedic surgeon, or both. These were adjudicated for final union status. Twenty-eight of the images with major discrepancies were adjudicated to union, and 47 to non-union. Adjudication changed the primary outcome of time to union in 40/142 (28 %) of study participants. CONCLUSION: This adjudication process provides a valuable research tool for reference by other clinical investigators whose RCTs' outcomes are dependent on interpretation of radiographic images.

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)0,335
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,314
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3350,314
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,336 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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