Evaluating inter-and intra-rater reliability in the bronchoscopic grading of burn inhalation injury: The iBRONCH-BII study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evidence that the severity of burn inhalation injury (BII) impacts clinical outcomes is inconsistent. This may be due to misclassification arising from the subjectivity in bronchoscopically grading BII using systems such as the Abbreviated Injury Score (AIS). This study aimed to evaluate inter- and intra-rater reliability in the grading of BII using the AIS. METHODOLOGY: In a cohort study, specialist burns clinicians (n = 17) and novices (n = 10) graded sixteen BII bronchoscopic images using the AIS during an online meeting. Inter-rater reliability was evaluated using the Kappa statistic (k), with values < 0.60 considered clinically inadequate. The grade rating process was repeated after seven days to evaluate intra-rater reliability. Evaluation of reliability in the grading of BII bronchoscopy reports was conducted as a sensitivity analysis. RESULTS: Amongst all raters, inter-rater reliability was low for grading images (k = 0.30, 95 % confidence interval (CI): 0.29-0.31). Intra-rater reliability was higher than inter-rater reliability, but was still low, with median image grade rate k = 0.45 (interquartile range [IQR]:0.24-0.53). Intensivists demonstrated the highest rater reliability. CONCLUSION: Reliability in rating the grade of BII by bronchoscopic images was clinically inadequate. Strategies to improve the reliability of reporting the grade of BII are required.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».