Validation of clinical ratings of cervical dystonia using computer-generated avatars
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scale (TWSTRS) and the Collum-Caput (Col-Cap) concept are tools for clinically assessing cervical dystonia severity. However, the accuracy of human ratings using these scales has not been systematically evaluated due to the lack of objective reference measurements. This study aims to assess and compare the accuracy of human TWSTRS and Col-Cap ratings to evaluate their robustness for clinical and research applications. METHODS: One hundred pictures of 26 avatars mimicking cervical dystonia were created using the Rocketbox Avatar library. Forty-one movement disorder specialists rated the head and neck positioning of the avatars using either TWSTRS or Col-Cap. Movements were defined around two rotational levels (head, neck) in three rotational axes (pitch, yaw, roll). RESULTS: Ratings of angular deviations showed a mean absolute error of 5.8° (SD = 7.0). Rating accuracy was primarily influenced by the magnitude of angular deviation, with larger angles leading to greater estimation errors. Direct comparison of the rating scales revealed a higher accuracy through Col-Cap ratings (71 % vs. 63 % for TWSTRS). Years of clinical experience did not significantly affect rating accuracy. CONCLUSIONS: Both rating systems (TWSTRS and Col-Cap) show moderate accuracy in assessing head and neck positioning from computer-generated avatars, with Col-Cap showing slightly higher overall accuracy but struggling with precise differentiation between head and neck movements. These findings underscore the limitations of current clinical rating scales and highlight the need for more objective, reliable tools to effectively assess cervical dystonia.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».