Download PDF
Methods Inf Med 1973; 12(02): 108-113
DOI: 10.1055/s-0038-1636102
Original Article
Schattauer GmbH

Observer Variation in Clinical Diagnosis - A Computer-Aided Assessment of its Magnitude and Importance in 552 Patients with Abdominal Pain

Beobachterabweichung Bei Der Klinischen Diagnose — Eine Computer-UnterstÜtzte Abschtzung Ihres Ausmasses und Ihrer Bedeutung an 552 Patienten Mit Abdominalen Beschwerden
P. W. Gill
,
D. J. Leaper
,
P. J. Guillou
,
J. R. Staniland
,
J. C. Horhocks
,
F. T. de Dombal
Further Information

Publication History

Publication Date:
10 February 2018 (online)

    Permissions and Reprints

This report describes an evaluation of »observer variation« in history taking and examination of patients with abdominal pain. After an initial survey in which the degree of observer variation amongst the present authors fully confirmed previous rather gloomy forecasts, a system of »agreed definitions« was produced, and further studies showed a rapid and considerable fall in the degree of observer variation between the data recorded by the same authors. Finally, experience with a computer-based diagnostic system using the same system of agreed definitions showed the maximum diagnostic error rate due to faulty acquisition of data to be low (4.7°/o in a series of 552 cases). It is suggested as a result of these studies that — at least in respect of abdominal pain — errors in data acquisition by the clinician need not be the prime cause of faulty diagnoses.

Die vorliegende Arbeit beschreibt eine Abschätzung der »Beobachterabweichung« bei der Anamnese-Erhebung und der Untersuchung von Patienten mit abdominalen Schmerzen. Nach einer ersten Über-sicht, bei welcher das Ausmaß an Beobachterabweichung unter den gegenwärtigen Autoren frühere recht pessimistische Voraussagen voll bestätigte, wurde ein System »vereinbarter Definitionen« ent-wickelt; weitere Studien zeigten dann eine schnelle und betrachtliche Reduktion im Ausmaß der Beobachterabweichung bei den von denselben Autoren aufgenommenen Befunden. Schließlich zeigte die Erfahrung mit einem das gleiche System vereinbarter Definitionen benutzenden Computer-System, daß die maximale diagnostische Fehlerquote aufgrund fehlerhafter Datenerfassung niedrig war (4,7% in einer Reihe von 552 Fällen). Als Ergebnis dieser Studien zeigte sich, daß — zumindest in Bezug auf ab-dominale Beschwerden — Fehler bei der Datenerfassung durch den Kliniker nicht der Hauptgrund für falsche Diagnosen zu sein brauchen.

Key-Words

Acute Abdomen - Computer Diagnosis - Observer Variation

Schlüssel-Wörter

Bauchschmerzen - Computer-Diagnostik - Beobachter-Variation
 

  • References

  • 1 Adams W. R. In Jacquez J. A. (Ed.) The Diagnostic Process. 367 Malloy Lithogr. Co; Ann Arbor/Mich: 1964
    Google Scholar
  • 2 Bahsamian E. M. Discussion to the paper by Adams [1], ibid. 390.
    PubMedGoogle Scholar
  • 3 Bean W. B. The natural history of error. Arch, intern. Med 205 1960; 184-193.
    PubMedGoogle Scholar
  • 4 Bihkelo C. C, Chambeblain W. E, Phelps P. S, Schools P. E, Zacks D, Yerushalmy J. Tuberculosis case finding. J. Amer. med. Ass 133 1947; 359-366.
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 5 Bull J. W, Couch R. S, Joyce D, Marshall J, Potts D. G, Shaw D. A. Observer variation in cerebral angiography. Brit. J. Radiol 33 1960; 165-170.
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 6 Davies L. G. Observer variation in reports on Electrocardiograms. Brit. Heart J 20 1958; 153-61.
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 7 de Domdal F. T, Leaper D. J, Staniland J. R, McCann A. P, Horrocks CJane. Computer-aided diagnosis of acute abdominal pain. Brit. Med. J 1972; 02: 9-13.
    PubMedGoogle Scholar
  • 8 de Domdal F. T, Horrocks CJane, Staniland J. R, Guillou P. J. Pattern recognition: a comparison of the performance of clinicians and non-clinicians with a note on the performance of a computer-based system. Meth. Inform. Med U 1972; 32-37.
    PubMedGoogle Scholar
  • 9 Fletcher C. M. Discussion on diagnosis of pulmonary emphysema. Proc. Royal Soc. Med 45 1952; 577-584.
    PubMedGoogle Scholar
  • 10 Garland L. M. Studies on the accuracy of diagnostic procedures. Amer. J. Roentgen 82 1959; 25-38.
    PubMedGoogle Scholar
  • 11 Horhocks CJane, McCann A. P, Staniland J. R, Leaper D. J, de Dombal F. T. Computer-aided diagnosis: Description of an adaptable system and operational experience with 2034 cases. Brit. med. J 1972; 02: 5-9.
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 12 Horvath W. J. The effect of physician bias in medical diagnosis. Behav. Sci 09 1964; 334-340.
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 13 Kahn M. W. Clinical and statistical prediction revisited. J. clin. Psychol 26 1960; 115-118.
    PubMedGoogle Scholar
  • 14 Leaper D. J, Horrocks CJane, Staniland J. R, de Dombal F. T. Computer-assisted diagnosis of abdominal pain using »estimates« provided by clinicians. Brit. med. J 1972; 03: 350-354.
    PubMedGoogle Scholar
  • 15 Lusted L. B. In: Introduction to Medical Decision-Making. C. C. Thomas Publ; Springfield/Ill: 1968
    Google Scholar
  • 16 Meehl P. E. On validation of clinical procedures. Canad. J. Psychol 13 1959; 102.
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 17 Nacke O, Wagner G. Bibliography on the theme: »The role of error in medicine«: quality control as a task of medical documentation. Meth. Inform. Med 03 1964; 132-150.
    PubMedGoogle Scholar
  • 18 Saiger G. L. Observations on the probability of error in medical diagnosis. Amer. Intern. Med 56 1962; 860-864.
    PubMedGoogle Scholar
  • 19 Scheff T. J. Decision rules, types of error, and their consequences in medical diagnosis. Behav. Sci 08 1963; 97-107.
    PubMedGoogle Scholar
  • 20 Wiener N. Nonlinear prediction and dynamics. In: Proceedings of 3rd Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Vol. 3 247 ff Berkeley: Univ. of California; 1956
    Google Scholar