Validation of a Simple Histological-Histochemical Cartilage Scoring System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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