The Argenta Classification for Positional Plagiocephaly in Infants: An Inter- and Intra-Rater Reliability Study
Notice bibliographique
Résumé
Positional plagiocephaly is a common condition in infants, characterized by asymmetrical posterior occipital flattening due to external mechanical pressure. The Argenta classification is an observational diagnostic tool that classifies plagiocephaly into five degrees of severity according to specific cranial asymmetry characteristics. The purpose was to examine the inter-rater and intra-rater reliability of the Argenta classification among developmental physiotherapists. Two raters examined 42 infants aged 6 weeks to 12 months that were separately enrolled in Clalit child development centers. A second observation was held within 7 days of the first observation. A strong agreement was reached among the raters (κ = 0.85, p < 0.0001) and within two observations of the same rater (κ = 0.90, p < 0.0001). The high degree of agreement indicates the high reliability of the Argenta classification. No significant relationships between severity and gender, age, flattened side, primaparity, number of pregnancies, type of birth, or the Alberta Infant Motor Scale score were found. In conclusion, the Argenta classification demonstrates high inter- and intra-rater reliability, particularly for milder severity levels. It is an easy, quick, and free method to use clinically without causing inconvenience to the assessed infant. While these results support clinical integration, particularly in resource-limited settings, the variable reliability across severity levels indicate that further validation studies are needed before universal adoption.
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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 | 0,036 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».