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Enregistrement W4416826833 · doi:10.1111/epi.70031

Do we agree on seizure reduction after vagus nerve stimulation? Interrater reliability of retrospective and prospective seizure frequency ratings from the <scp>CONNECTiVOS</scp> database

2025· article· en· W4416826833 sur OpenAlexafffund
Thiemo Florin Dinger, Karim Mithani, Hosni Abu Alhasan, Leeor Yefet, Farbod Niazi, Hrishikesh Suresh, Simeon M. Wong, Venethia Danthine, Alexandre Berger, Ivanna Yau, Lyndsey McRae, James T. Rutka, Eisha Christian, Shelly Weiss, Lauren Sham, Elizabeth Donner, Vann Chau, Hanan Al‐Johani, Arjun Chandran, Ramazan Jabbarli, Ulrich Sure, Aristides Hadjinicolaou, Philippe Major, Alexander G. Weil, Jignesh Tailor, Taylor J. Abel, Madison Remick, Emefa Akwayena, Dewi Schrader, Robert J. Bollo, Matthew D. Smyth, Diane J. Aum, Sean M. Lew, Shelly Wang, Toba N. Niazi, Jeffrey S. Raskin, Elysa Widjaja, Howard L. Weiner, Nisha Gadgil, Melissa A. LoPresti, Aria Fallah, Elizabeth N. Kerr, Puneet Jain, George M. Ibrahim

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalBC Children's HospitalSickKids FoundationUniversity of TorontoMental Health Research CanadaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésInter-rater reliabilityDocumentationRetrospective cohort studyVagus nerve stimulationReliability (semiconductor)EpilepsyProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although vagus nerve stimulation (VNS) is a well-established neuromodulation therapy for drug-resistant epilepsy, treatment outcomes remain heterogeneous. One possible source of variability lies in differing interpretations of seizure frequency ratings (SFRs). This study examined interrater reliability (IRR) in SFRs between (1) retrospective clinician-clinician chart reviews and (2) prospective caregiver-clinician reports, and explored sources of disagreement. METHODS: Data were collected from the CONNECTiVOS database. In the retrospective cohort (n = 254), two clinicians independently reviewed medical records and rated seizure frequency across multiple timepoints. In the prospective cohort (n = 214), caregivers and clinicians independently reported SFR in children treated with VNS. IRR was assessed across different measurement thresholds, and potential causes of disagreement were analyzed. RESULTS: Clinician-clinician agreement in retrospective chart reviews was excellent (intraclass correlation coefficient [ICC] > .90, Cohen κ > .80), with 18.8% divergent ratings and 4.8% exceeding the reliable change index. Disagreement was significantly associated with higher mean seizure frequency at baseline (p = .004) and at postoperative timepoints (p < .001). In the prospective caregiver-clinician comparison, agreement for absolute seizure frequency was poor (ICC < .50), with discrepancies in 86.5% of cases, although only 1.8% were statistically significant. When rating pairs diverged, clinicians more often reported lower absolute seizure frequencies (p = .002) and greater relative seizure reductions (p = .023) and were more likely to classify patients as achieving a 90% reduction (p = .043). SIGNIFICANCE: This study highlights interrater variability in both retrospective and prospective SFR assessments, a finding systematically related to baseline seizure frequency. Coarser classifications (e.g., 50% or 90% seizure reduction) may improve agreement but reduce clinical nuance. Future efforts should focus on structured, patient-centered documentation and the development of objective outcome measures in VNS evaluation, particularly for children with high seizure burden.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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