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Enregistrement W2013832220 · doi:10.1089/10763270152044170

Validation of a Simple Histological-Histochemical Cartilage Scoring System

2001· article· en· W2013832220 sur OpenAlexaff
Shawn W. O’Driscoll, Robert G. Marx, Dorcas Beaton, Yasushi Miura, Stephen H. Gallay, James S. Fitzsimmons

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartilageDigital image analysisBiomedical engineeringMathematicsNuclear medicinePathologyAnatomyMedicineComputer scienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we assessed the validity of a subjective histological-histochemical scoring system as compared to an automated histomorphometry program for analyzing cartilage repair tissue. In the first part of the study, we assessed the ability of the human eye to estimate the percent cartilage in a histological section. Twenty-nine rabbit periosteal explants that had been cultured in agarose transforming growth factor-beta (TGF-beta) were selected so that the percentage of cartilage in the specimens was distributed equally from 0% to 100%. Color photomicrographs were evaluated by 5 expert observers who gave a visual estimate of the percent cartilage. There was a strong correlation between the estimated and actual percent cartilage (R(2) = 0.92, p < 0.0001) and among the observers (I.C.C. = 0.89). On average, the estimated percent cartilage was within ten percent of the actual percent measured. In the second part, we compared the data derived using a simple cartilage score with those obtained by automated image analysis. The histological slides from 159 explants cultured under various experimental conditions (14 treatment groups) in two different experiments were analyzed. The cartilage content was estimated visually and a score from 0 to 3 was assigned. A previously validated, computerized image analysis system was used to measure the actual percent cartilage. Statistical analyses revealed a good linear regression (R(2) = 0.84, p = 0.0001), and even better polynomial correlation between the actual measurement and the score (R(2) = 0.88, p = 0.0001). These data demonstrate the validity of a simple histological-histochemical subjective scoring system. A computerized automated program such as the one employed in this study is preferable due to its many advantages. However, a subjective scoring system may be appropriate to use when the funding and expertise required for a computerized image analysis program are not available.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations122
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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