軍事爆発後の軽度の外傷性脳損傷のための構造化されたインタビュー：評価者間協定と診断アルゴリズムの開発

以前の軽度の心的外傷性脳損傷（MTBI）の疑いのある診断のための既存のゴールドスタンダードは、臨床インタビューです。しかし、特に外傷性戦闘イベントの身体的および心理的影響を解析するために、バイアスが発生しやすく、その評価者間の信頼性は不明です。いくつかの標準化されたTBIインタビュー手段が研究用に開発されていますが、同様の制限があります。したがって、バージニア州コモンウェルス大学（VCU）レトロスペクティブ脳震盪診断インタビュー、BLASTバージョン（VCU RCDI-B）を開発し、臨床医のMTBI診断評価を目指してこの横断的研究を目指しました。軍事展開中に爆発効果を経験してから2年以内の個人の2つのサンプル（n = 66; n = 37）は、最悪の爆風経験に関して半構造化されたインタビューを受けました。5人の高度に訓練されたTBI医師は、インタビューの内容を独立してレビューし、解釈し、経験がおそらくMTBIであるかどうかについて盲目的な評価を与えました。ペアレイター間の信頼性は非常に多様で、カッパは0.194から0.825の範囲でした。サンプル1では、MTBIの可能性のある医師のコンセンサスの有病率は84％でした。これらの診断評価を使用して、VCU RCDI-Bの完全に構造化された部分からアルゴリズムが開発され、改良されました。最終アルゴリズムは、他のアルゴリズムよりもMTBIに対して特定の症状パターンをより具体的に考えていました。たとえば、「Saw Stars」の孤立した症状はMTBIを示すのに十分な症状であると見なされましたが、「Dazed」の孤立した症状はそうではありませんでした。このアルゴリズムの精度は、サンプル2の実際の医師のコンセンサスに対して適用された場合、ほぼ完全でした（正しく分類= 97％、CohenのKappa = 0.91）。結論として、私たちは、高度に訓練された臨床医がしばしば歴史的な爆発に関連するMTBIの決定に反対することを発見しました。この集団の臨床研究の診断標準化を強化するのに役立つ可能性のあるコンセンサス診断から、完全に構造化されたインタビューアルゴリズムが開発されました。

The existing gold standard for diagnosing a suspected previous mild traumatic brain injury (mTBI) is clinical interview. But it is prone to bias, especially for parsing the physical versus psychological effects of traumatic combat events, and its inter-rater reliability is unknown. Several standardized TBI interview instruments have been developed for research use but have similar limitations. Therefore, we developed the Virginia Commonwealth University (VCU) retrospective concussion diagnostic interview, blast version (VCU rCDI-B), and undertook this cross-sectional study aiming to 1) measure agreement among clinicians' mTBI diagnosis ratings, 2) using clinician consensus develop a fully structured diagnostic algorithm, and 3) assess accuracy of this algorithm in a separate sample. Two samples (n = 66; n = 37) of individuals within 2 years of experiencing blast effects during military deployment underwent semistructured interview regarding their worst blast experience. Five highly trained TBI physicians independently reviewed and interpreted the interview content and gave blinded ratings of whether or not the experience was probably an mTBI. Paired inter-rater reliability was extremely variable, with kappa ranging from 0.194 to 0.825. In sample 1, the physician consensus prevalence of probable mTBI was 84%. Using these diagnosis ratings, an algorithm was developed and refined from the fully structured portion of the VCU rCDI-B. The final algorithm considered certain symptom patterns more specific for mTBI than others. For example, an isolated symptom of "saw stars" was deemed sufficient to indicate mTBI, whereas an isolated symptom of "dazed" was not. The accuracy of this algorithm, when applied against the actual physician consensus in sample 2, was almost perfect (correctly classified = 97%; Cohen's kappa = 0.91). In conclusion, we found that highly trained clinicians often disagree on historical blast-related mTBI determinations. A fully structured interview algorithm was developed from their consensus diagnosis that may serve to enhance diagnostic standardization for clinical research in this population.