Сравнение уровня экспертного согласия в оценке объема поражения при COVID-19-ассоциированной пневмонии на компьютерной томографии грудной клетки
- Авторы: Первушкин С.С.1, Зельтер П.М.1, Крамм Е.К.1, Сартакова Е.А.1
-
Учреждения:
- Самарский государственный медицинский университет
- Выпуск: Том 77, № 2 (2022)
- Страницы: 97-106
- Раздел: АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ИНФЕКЦИОННЫХ БОЛЕЗНЕЙ
- URL: https://ogarev-online.ru/vramn/article/view/125601
- DOI: https://doi.org/10.15690/vramn1644
- ID: 125601
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Обоснование. Пандемия SARS-CoV-2 поставила перед специалистами по лучевой диагностике новые задачи — ранней диагностики интерстициальной пневмонии, оценки ее тяжести и динамики при контрольных исследованиях. Компьютерная томография (КТ) стала методом выбора для оценки легочной ткани у больных COVID-19, что связано с низкой чувствительностью рентгенографии в детекции снижения воздушности по типу «матового стекла». Критерии оценки визуальных признаков поражения легочной ткани зачастую обладают долей субъективности, при этом заключение, основанное на них, может влиять на тактику ведения пациента. Цель исследования — определить меж- и внутриэкспертную сходимость в оценке процента поражения и КТ-степень COVID-19-ассоциированной пневмонии при КТ-исследовании среди экспертов с разным опытом, проанализировать уровень сходимости в зависимости от распространенности поражения и иных факторов. Методы. В исследовании проанализированы КТ 221 пациента с подтвержденным ПЦР к SARS-CoV-2. Исключены пациенты с фоновой патологией легких и часть пациентов с поражением до 50% для создания равномерной по степеням выборке из 100 пациентов. Четыре эксперта-рентгенолога определяли процент поражения легких и КТ-степень. Произведен анализ результатов экспертной оценки методами классической описательной статистики и анализ внутри- и межэкспертной сходимости. Результаты. При оценке внутриэкспертной сходимости (через 6 мес) корреляция уровня поражения легких в процентах между первым и вторым чтением составила у эксперта 1 (высокий уровень подготовки) R = 0,86 (p < 0,05), у эксперта 2 (высокий уровень подготовки) — R = 0,84 (p < 0,05). Внутриэкспертное согласие Каппа (для КТ-степени) составило 0,54 для эксперта 1 и 0,46 для эксперта 2, что соответствует умеренному уровню согласованности. При оценке межэкспертной сходимости взаимосвязь между уровнем поражения легких в процентах между экспертами 1 и 2 (высокий уровень подготовки) составила R = 0,87 (p < 0,05), между экспертами 3 и 4 (низкий уровень подготовки) — R = 0,78 (p < 0,05). Мера межэкспертного согласия Каппа составила 0,51 для экспертов 1 и 2 и 0,56 — для экспертов 3 и 4. Средняя оценка экспертов по выборке различалась до 4,5%, а при анализе расхождений мнений экспертов разница варьировалась равномерно, в степень и как увеличения, так и уменьшения объема поражения, тем самым представляя собой случайную ошибку. Заключение. Несмотря на высокий уровень корреляции в оценке процента поражения, сходимость Каппа по КТ-степени оказалась умеренной, существенно не различаясь от степени подготовки эксперта. Чаще различия в уровне поражения наблюдаются при «неклассических» паттернах: «обратном гало», криволинейных уплотнениях и т.д. Разница в мнениях не представляет собой систематическую ошибку. Таким образом, экспертная оценка объема поражения легких «эмпирически» обладает умеренным, недостаточным уровнем надежности, что, в свою очередь, создает благоприятные условия для использования инструментов по объективизации оценки.
Ключевые слова
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Сергей Сергеевич Первушкин
Самарский государственный медицинский университет
Email: sergey.pervushkin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7574-283X
SPIN-код: 3089-5082
ассистент
Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, д. 89Павел Михайлович Зельтер
Самарский государственный медицинский университет
Email: pzelter@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1346-5942
SPIN-код: 3678-3932
к.м.н., доцент
Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, д. 89Евгения Константиновна Крамм
Самарский государственный медицинский университет
Email: Evgeniyakramm@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3029-8787
SPIN-код: 4826-5241
ассистент
Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, д. 89Елизавета Андреевна Сартакова
Самарский государственный медицинский университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: Sartakova163@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2439-197X
SPIN-код: 6825-5077
клинический ординатор
Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, д. 89Список литературы
- Kim H. Outbreak of novel coronavirus (COVID-19): What is the role of radiologists? Eur Radiol. 2020;30(6):3266–3267. doi: https://doi.org/10.1007/s00330-020-06748-2
- Fang Y, Zhang H, Xie J, et al. Sensitivity of Chest CT for COVID-19: Comparison to RT-PCR. Radiology. 2020;296(2):E115–E117. doi: https://doi.org/10.1148/radiol.2020200432
- Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, et al. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Systematic Review of Imaging Findings in 919 Patients. AJR Am J Roentgenol. 2020;215(1):87–93. doi: https://doi.org/10.2214/AJR.20.23034
- Prokop M, van Everdingen W, van Rees Vellinga T, et al. CO-RADS: A Categorical CT Assessment Scheme for Patients Suspected of Having COVID-19-Definition and Evaluation. Radiology. 2020;296(2):E97–E104. doi: https://doi.org/10.1148/radiol.2020201473
- Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, et al. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) imaging reporting and data system (COVID-RADS) and common lexicon: a proposal based on the imaging data of 37 studies. Eur Radiol. 2020;30(9):4930–4942. doi: https://doi.org/10.1007/s00330-020-06863-0
- Авдеев С.Н., Адамян Л.В., Алексеева Е.И.,и др. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19): Временные методические рекомендации/ Министерство здравоохранения РФ; утверждено зам. министра здравоохранения РФ Е.Г. Камкин. — M., 2020. — 236 с. [AvdeevNS, AdamjanLV, AlekseevaEI, i dr. Profilaktika, diagnostika I lechenie novoj koronavirusnoj infekcii (COVID-19): Vremennye metodicheskie rekomendacii / Ministerstvo zdravoohranenija RF; utverzhdeno zam. Ministra zdravoohranenija RF E.G. Kamkin. Moscow; 2020. 236 s. (In Russ.)]
- Hadied MO, Patel PY, Cormier P, et al. Interobserver and Intraobserver Variability in the CT Assessment of COVID-19 Based on RSNA Consensus Classification Categories. Acad Radiol. 2020;27(11):1499–1506. doi: https://doi.org/10.1016/j.acra.2020.08.038
- De Jaegere TMH, Krdzalic J, Fasen BACM, et al. Radiological Society of North America Chest CT Classification System for Reporting COVID-19 Pneumonia: Interobserver Variability and Correlation with Reverse-Transcription Polymerase Chain Reaction. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(3):e200213. doi: https://doi.org/10.1148/ryct.2020200213
- Sushentsev N, Bura V, Kotnik M, et al. A head-to-head comparison of the intra- and interobserver agreement of COVID-RADS and CO-RADS grading systems in a population with high estimated prevalence of COVID-19. BJR Open. 2020;2(1):20200053. doi: https://doi.org/10.1259/bjro.20200053
- Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 1977:159–174.
- Harmon SA, Sanford TH, Xu S, et al. Artificial intelligence for the detection of COVID-19 pneumonia on chest CT using multinational datasets. Nat Commun. 2020;11(1):4080. doi: https://doi.org/10.1038/s41467-020-17971-2
- Adly AS, Adly AS, Adly MS. Approaches Based on Artificial Intelligence and the Internet of Intelligent Things to Prevent the Spread of COVID-19: Scoping Review. J Med Internet Res. 2020;22(8):e19104. doi: https://doi.org/10.2196/19104
- Zhao W, Zhong Z, Xie X, et al. Relation between Chest CT Findings and Clinical Conditions of Coronavirus Disease (COVID-19) Pneumonia: A Multicenter Study. AJR Am J Roentgenol. 2020;214(5):1072–1077. doi: https://doi.org/10.2214/ajr.20.22976
- Kumar V, Abbas AK, Fausto N, etal. Robbins and Cotran Pathologic Basis of Disease (Robbins Pathology). Saunders. ISBN:B005WV2Q86.
- Зайратьянц О.В., Cамсонова М.В., Михалева Л.М., и др. Патологическая анатомия COVID-19: Атлас / под общ. ред. О.В. Зайратьянца. — М.: НИИОЗММ, 2020. — 140 с. [Zajrat’yanc OV, Camsonova MV, Mihaleva LM, i dr. Patologicheskaya anatomiya COVID-19: Atlas / pod obshch. red. O.V. Zajrat’yanca. Moscow: NIIOZMM; 2020. 140 s. (In Russ.)]
- McHugh ML. Interrater reliability: the kappa statistic. Biochem Med (Zagreb). 2012;22(3):276–282.
- Порядок госпитализации в медицинские организации пациентов с установленным диагнозом новой коронавирусной инфекции COVID-19 в зависимости от степени тяжести заболевания: Приложение № 12 к приказу Минздрава России от 19.03.2020 № 198н. Available from: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_348101/113f06199319dbb50e28daaaac80e34214450766/
- Эволюция пандемии COVID-19 / под ред. Н.А. Белякова, С.Ф. Багненко. — СПб.: Балтийский медицинский образовательный центр, 2021. — 411 с. [Evolyuciya pandemii COVID-19 / pod red. N.A. Belyakova, S.F. Bagnenko. Saint Petersburg: Baltijskij medicinskij obrazovatel’nyj centr; 2021. 411 s. (In Russ.)]
- Морозов С.П., Чернина В.Ю., Блохин И.А., и др. Прогнозирование исходов при лабораторно верифицированном COVID-19 по данным компьютерной томографии органов грудной клетки: ретроспективный анализ 38 051 пациента // Digital Diagnostics. — 2020. — Т. 1. — № 1. — C. 27–36. [Morozov SP, Chernina VYu, Blokhin IA, Gombolevskiy VA. Chest computed tomography for outcome prediction in laboratory-confirmed COVID-19: Aretrospective analysis of 38,051 cases. Digital Diagnostics. 2020;1(1):27−36. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17816/DD46791
Дополнительные файлы
