Validation de l'échographie des bulles tympaniques pour le diagnostic d'otite moyenne chez le veau
Bibliographic record
Abstract
L'otite moyenne est une condition fréquente chez le veau et peut parfois être subclinique, rendant difficile son diagnostic à la ferme. L'objectif de cette étude est d’estimer la sensibilité et la spécificité de l'échographie des bulles tympaniques pour le diagnostic d'otite moyenne clinique et subclinique et de déterminer sa répétabilité. Quarante veaux âgés entre 19 et 50 jours ont été sélectionnés dans une ferme de veaux de grain, en fonction des résultats de l'échographie réalisée à la ferme (A). L'échographie a été réalisée une seconde fois par le même échographiste (A') et par un second échographiste (B), et le diagnostic noté pour chaque bulle tympanique comme étant négatif, suspect ou positif. Les images ont été enregistrées pour relecture et le diagnostic noté. Les veaux ont été euthanasiés, soumis en nécropsie et l'histologie a été utilisée comme méthode de référence. À l'histologie, 45 bulles tympaniques étaient atteintes d'otite moyenne et 35 bulles tympaniques étaient saines. Selon l'échographiste et la classification des bulles tympaniques suspectes, la sensibilité de l'échographie variait de 32% à 63% et la spécificité variait de 84% à 100%. La répétabilité était modérée, avec des valeurs de kappa de 0,53 entre A' et B, de 0,48 entre A et A', et de 0,58 et 0,75 pour la relecture de leurs images par A' et B respectivement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".