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Enregistrement W2160484478 · doi:10.3109/03014460.2011.642405

Standardization of the Tanner-Whitehouse bone age method in the context of automated image analysis

2011· article· en· W2160484478 sur OpenAlexfundno aff
Hans Henrik Thodberg, Oskar G. Jenni, Michael B. Ranke, David Martín

Notice bibliographique

RevueAnnals of Human Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésGold standard (test)Bone ageContext (archaeology)Standard deviationStandardizationAutomated methodMedicinePopulationOrthodonticsMathematicsArtificial intelligenceStatisticsComputer scienceInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: The Tanner-Whitehouse (TW) method for bone age determination has been the basis for many population studies and it is used in many clinics. However, TW bone age raters can differ systematically from each other. The aim of the study was to present a new standard version of TW bone age rating implemented by the automated BoneXpert method and calibrated on the manual TW stage ratings of the First Zurich Longitudinal Study. SUBJECTS: Hand radiographs of 231 children born in 1954-1956 were recorded annually from an average age of 5-20 years. For validation, 76 X-rays of Tanner's original Gold Series from eight boys were used. RESULTS: The root mean square deviation between manual and automated TW ratings in the Zurich data was 0.67 years for boys in the TW bone age range 5-15 years and 0.63 years for girls, 5-14 years. The new standard TW rating differs systematically from two previous TW versions of the automated method, based on different raters. CONCLUSION: The new automated TW ratings show good accuracy relative to the manual ratings of the Zurich data and the Gold Series. There are significant differences between manual TW raters, an effect which is eliminated with the automated method.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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