1113 3D Digital Capture of Head Circumference and Volume in Neonates - A Method Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background Manual measurement of head circumference (HC) is used to quantify head growth in preterm infants. Laser shape digitizers offer semi-automatic HC measuring and additional information on head volume (HV). Reliability and accuracy in obtaining HC and HV in neonates has not been investigated yet. Aims To determine intraobserver and interobserver variability of HC and HV measurements in neonates with a 3D digital capture system. To compare the method with manual HC measurements. Methods Standard weekly HC measurements on a neonatal unit were conducted manually and digitally with STARScanner laser shape digitizer (Vorum Research Corp., Vancouver, BC) over 12 months. Method comparison was performed using Passing-Bablok-Regression (PBR), Cusum test and Bland-Altman (BA) analyses. Multiple scan examinations by different trained observers were performed to obtain intraobserver/interobserver data. Results Intraobserver coefficient of variation was low for HC (0.1–0.9%) and HV (0.54–1.1%). BA (mean percentage of difference Md ; 95% CI) of interobserver data showed interchangeability for HC (Md –0.005; CI-0.39–0.39) and HV (Md 1.51; CI –1.17–4.1). 2. Method comparison data was acquired from 446 measurements in 258 infants (HC 318±19.5mm). Overall agreement was good (Md –0.82; CI –4.89–3.24), PBR showed no significant systematic or proportional differences (a=1.03, CI 0.99–1.06; b= –7.06 CI –17.7–3.01). There was no significant deviation from linearity (p=0.62). Conclusions Infant head shape capturing with the examined device is reliable, accurate and save. It offers additional information on HV. Possible benefits of HV in quantifying head growth in preterm infants need to be further investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».