The Reliability of Digitized Radiographs for Dental Identification: A Web-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
In the era of Daubert and other judicial rulings pertaining to the acceptability of forensic evidence, it is increasingly important that experts are able to testify that their methods have been scientifically tested and that error rates and other factors relating to reliability have been published. The purpose of this study was to determine the reliability of digitized radiographic comparisons for the purposes of dental identification. Participants with various forensic backgrounds and experience levels were passively recruited to the website. Ten forensic identification cases composed of antemortem and postmortem dental radiographs were supplied to examiners using a bespoke website. Participants responded to the cases on two occasions after a one-month washout interval using the ABFO conclusion levels for forensic identifications. A total of 115 first attempts and 87 matched second attempts were received. Of the total responses, 72% were dentally trained respondents who had completed at least one forensic identification case; of these, 38% were experienced forensic dentists who had completed more than 25 identifications. Data relating to accuracy, intra- and inter-examiner agreement, and the effect of case difficulty are presented. Mean accuracy was 85.5% for all cases, with the experienced forensic dentists obtaining a 91% success rate. The inter-examiner agreement on the negative identification cases was classified as poor. The data suggest that dental identifications resulting from the comparison of postmortem and antemortem radiographs are valid, accurate, and reliable when undertaken by experienced odontologists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,025 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».