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Enregistrement W2088563266 · doi:10.1002/jso.20790

Measurement of limb volume: Laser scanning versus volume displacement

2007· article· en· W2088563266 sur OpenAlexafffund
J. Gregory McKinnon, Vanessa Wong, Walley Temple, Callum Galbraith, Paul Ferry, George Clynch, Colin Clynch

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésReproducibilityDisplacement (psychology)Volume (thermodynamics)Laser scanningBiomedical engineeringLymphedemaMedicineLaserNuclear medicineMaterials scienceOpticsChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determining the prevalence and treatment success of surgical lymphedema requires accurate and reproducible measurement. A new method of measurement of limb volume is described. METHODS: A series of inanimate objects of known and unknown volume was measured using digital laser scanning and water displacement. A similar comparison was made with 10 human volunteers. Digital scanning was evaluated by comparison to the established method of water displacement, then to itself to determine reproducibility of measurement. RESULTS: (1) Objects of known volume: Laser scanning accurately measured the calculated volume but water displacement became less accurate as the size of the object increased. (2) Objects of unknown volume: As average volume increased, there was an increasing bias of underestimation of volume by the water displacement method. The coefficient of reproducibility of water displacement was 83.44 ml. In contrast, the reproducibility of the digital scanning method was 19.0 ml. (3) Human data: The mean difference between water displacement volume and laser scanning volume was 151.7 ml (SD +/- 189.5). The coefficient of reproducibility of water displacement was 450.8 ml whereas for laser scanning it was 174 ml. CONCLUSION: Laser scanning is an innovative method of measuring tissue volume that combines precision and reproducibility and may have clinical utility for measuring lymphedema.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations54
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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