Validation of the AOSpine-DGOU Osteoporotic Fracture Classification – Effect of Surgical Experience, Surgical Specialty, Work-Setting and Trauma Center Level on Reliability and Reproducibility
Notice bibliographique
Résumé
Study DesignCross-sectional survey.ObjectivesA cornerstone of classification systems is good reliability amongst different groups of classification users. Thus, the aim of this international validation study was to assess the reliability of the new AO Spine DGOU Osteoporotic Fracture Classification (OF classification) stratified by surgical specialty, work-setting, work-experience, and trauma center level.Methods320 spine surgeons were asked to rate 27 cases according to the OF classification at 2 time points, 4 weeks apart (assessment 1 and 2) in this online-webinar based validation process. The kappa statistic (κ) was calculated to assess the inter-observer reliability and the intra-rater reproducibility.ResultsA total of 7798 (90.3%) ratings were recorded in assessment 1 and 6621 (76.6%) ratings in assessment 2. Global inter-rater reliability was moderate in both assessments (κ = 0.57; κ = 0.58). Participants with a work-experience of >20 years showed the highest inter-rater agreement in both assessments globally (κ = 0.65; κ = 0.67). Participants from a level-1 trauma center showed the highest agreement (κ = 0.58), whereas participants working at a tertiary trauma center showed higher grade of agreement in the second assessment (κ = 0.66). Participants working in academia showed the highest agreement in assessment 2 (κ = 0.6). Surgeons with academic background and surgeons employed by a hospital showed substantial intra-rater agreement in the second assessment.ConclusionsThe AO Spine-DGOU Osteoporotic Fracture Classification showed moderate to substantial inter-rater agreement as well as intra-rater reproducibility regardless of work-setting, surgical experience, level of trauma center and surgical specialty.
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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 | 0,069 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».