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Enregistrement W4410230129 · doi:10.1371/journal.pone.0323262

Reliability and agreement during the Rapid Entire Body Assessment: Comparing rater expertise and artificial intelligence

2025· article· en· W4410230129 sur OpenAlexaff
Denise Balogh, Xiaoxiao Cui, Monique N Mayer, Niels Koehncke, Angelica E. Lang

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingSaskatoon City HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrunkReliability (semiconductor)Inter-rater reliabilitySuiteIntra-rater reliabilityPhysical therapyMedicineComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationPsychologyConfidence intervalBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the reliability and agreement between human raters (novice, intermediate, and expert) and TuMeke Risk Suite when assessing work with the Rapid Entire Body Assessment (REBA). Twenty-one videos portraying veterinarians performing an equine radiograph were assessed with REBA by human raters and TuMeke Risk Suite (ergonomic artificial intelligence software). Intra-rater reliability of the final REBA score was highest for TuMeke Risk Suite (ICC = 1.0), then the expert rater (ICC = 0.89 (0.78-0.95)), and lowest for the novice rater (ICC = 0.51 (0.25-0.74)). Agreement between the expert rater and TuMeke Risk Suite was highest for scores of the trunk, leg, and upper arm, and lowest for the neck, wrist, and lower arm. The REBA tool in TuMeke Risk Suite may be of benefit to less experienced users to enhance reliability of their REBA assessments, especially when the trunk, legs, and upper arm are of primary interest.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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