Inter-rater agreement on the protocol for care and risk classification in obstetrics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To determine the degree of agreement, sensitivity and specificity of the priority of care determined by inter-rater nurses, based on the use of the protocol for care and risk classification in obstetrics, in an obstetric emergency unit. Method Cross-sectional study with a methodological approach, carried out in a maternity school in Belo Horizonte-MG-Brazil, from September to November 2020. It was carried out in two stages: 1) Documental with an evaluation of the records of nurse classifiers in the medical records of pregnant women, parturients or puerperal women; 2) Interviews with trained and not trained nurses in risk classification. Sensitivity and specificity were analyzed and the Kappa coefficient (k) was used to assess agreement. Results The degree of inter-rater agreement (trained and not trained nurses) was found to be moderate to strong (k= 0.47 and 0.77). There was a tendency to underestimate the red (sensitivity of 85%; specificity of 99%) and yellow priorities (sensitivity of 54%; specificity of 85%), as well as overestimate the green (sensitivity of 62%; specificity of 84%) and blue priorities (sensitivity of 89%, specificity of 98%), although there were no significant differences. Despite satisfactory agreement and specificity, sensitivity was low, due to the rates of underestimation and overestimation in risk classification. Conclusion The protocol is reliable for determining priority of care in obstetrics, but its sensitivity was low when applied to determining priority of care by trained and not trained nurses.
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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 | 0,297 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».