Agreement of Specific Lung Sounds Auscultation by Veterinarians for the Detection of Bronchopneumonia in Calves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Lung auscultation is a common method for the routine diagnosis of calf bronchopneumonia. However, its repeatability among operators has been criticized. Objective Determine agreement among veterinarians for specific lung sounds after a short tutorial to standardize the definition of lung sounds. Animals Forty lung sounds from a larger dataset collected at 4 veal calf farms that housed 495–815 animals were submitted online to 10 different veterinarians. Methods After a short tutorial on lung sound auscultation, the raters were asked to detect the presence of any abnormal sounds and to differentiate among wheezes, crackles, and bronchial sounds. Raw percentage of agreement (PA), Gwet's agreement coefficient type 1 (AC1), Krippendorff's alpha (Ka), and Fleiss kappa (KFleiss) were chosen as agreement indicators in the absence of a gold standard indicator to assess agreement. The different indicators were interpreted based on a priori reported benchmarks. Results The agreements were fair to good for almost all lung sound indicators. For the presence of any abnormal lung sound, the reported agreements (95% confidence intervals [CI]) were 0.781 (0.716–0.845), 0.646 (0.514–0.777), 0.403 (0.351–0.455), and 0.293 (0.137–0.493) for PA, AC1, Ka, and KFleiss, respectively. The same indicators were 0.769 (0.694–0.845), 0.615 (0.446–0.784), 0.426 (0.378–0.475), and 0.425 (0.293–0.563) for wheezes, 0.754 (0.685–0.823), 0.643 (0.503–0.782), 0.21 (0.146–0.275), and 0.208 (0.097–0.327) for crackles, and 0.636 (0.571–0.701), 0.345 (0.179–0.512), 0.182 (0.131–0.232), and 0.18 (0.081–0.279) for bronchial sound detections, respectively. Conclusion and Clinical Importance Agreement among raters auscultating calf respiratory sounds was higher than previously reported. However, improvement is still possible to increase auscultation agreement.
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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 | 0,037 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».