The Effect of Training and Certification for the NIHSS and the mRS on Rater Performance: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Up-to-date certification of the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and modified Rankin Scale (mRS) is often required for clinical trials, representing a significant burden on clinical investigators globally. Aims: This systematic review sought to determine if NIHSS or mRS training, re-training, certification or recertification led to improvements in the reliability or accuracy of ratings as well as other relevant user metrics (e.g., user confidence). Results: Among 4227 studies, 100 passed screening and were assessed for eligibility with full-text review; 23 met inclusion criteria. Among these 23 studies, 22 examined NIHSS training and/or certification, and only a single study included examined the effect of training on mRS performance. Ten of 23 included studies were conference abstracts. The study designs, interventions and outcome measurement of the included studies were heterogeneous. In the case of the NIHSS, two studies found increased accuracy after NIHSS training, and a third study showed statistically significant though clinically trivial decreases in error rate with training. The remaining 19 studies showed no benefit of NIHSS training as it relates to reliability or accuracy outcomes. The single included mRS study did not show the benefit of training. Conclusion: Although data are sparse with heterogeneous training protocols and outcomes, there is no compelling evidence to suggest benefit of healthcare professionals completing NIHSS or mRS training, certification or recertification. At the very least, recertification/re-training requirements should be reconsidered pending the provision of robust evidence.
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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 | 0,018 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».