Inter-rater reliability of Mechanical Diagnosis and Therapy (MDT) in evaluating and classifying chronic pelvic pain syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic pelvic pain syndrome (CPPS) involves complex interactions between the musculoskeletal system, nervous system, and psychosocial factors. A major challenge in managing CPPS is the lack of reliable assessment and classification systems. The Mechanical Diagnosis and Therapy (MDT) is a widely used and reliable classification system for assessing and managing painful musculoskeletal conditions affecting the spine and extremities. This study's primary objective was to assess the inter-rater reliability of the MDT assessment in diagnosing CPPS using clinical vignettes. Secondary objectives included determining the prevalence of MDT classification categories. METHODS: Five MDT clinicians classified clinical vignettes into three categories: 1) Spinal Derangement, 2) Pelvic Floor Contractile Dysfunction, or 3) MDT OTHER subgroups. The vignettes were developed from the McKenzie Pelvic Pain Assessment Form. Inter-rater reliability among clinicians was calculated using the Fleiss kappa statistic with 95% confidence intervals, and Cohen's kappa examined reliability between pairs of raters. RESULTS: < 0.001). Inter-rater reliability was higher when classifying female vignettes (Fleiss kappa = 0.658, 95% CI = 0.634, 0.682) than male vignettes (Fleiss kappa = 0.546, 95% CI = 0.519, 0.573). The most common classification was Spinal Derangement (57%), followed by MDT OTHER subgroups (26%) and Pelvic Floor Contractile Dysfunction (17%). CONCLUSIONS: The study indicates good inter-rater reliability among MDT clinicians in classifying pelvic pain syndrome. However, clinical vignettes may not fully capture the complexities of real participant interactions, potentially inflating agreement. Future studies should incorporate direct observation of real participant encounters alongside clinical vignettes to improve validity.
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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 | 0,061 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».