Utilitarian Aspects of Postmortem Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography has been used in clinical medicine for decades, but only recently introduced into the forensic pathology setting. The reasons for the slow adoption of this technology into the autopsy suite are various, including concerns about funding, infrastructural maintenance, training, competency, and scope of utilization. Practical experience in a busy statewide medical examiner department confirmed the utility of this technology as a part of daily practice. The impact of postmortem computed tomography (PMCT) on casework can be stratified into three broad groups: where PMCT 1) supplants invasive autopsy, 2) supplements invasive autopsy, or 3) has limited or no potential for impact on practice. A detailed understanding of the practical uses of this science is important for the practicing forensic pathologist so as to guide decisions about the ways in which PMCT can be implemented within their own institutions and utilized on a daily basis. Dramatic changes in personal and institutional practice trends can be observed once forensic pathologists are comfortable with the evaluation, documentation, and interpretation of PMCT data. Examples of potential paradigm shifts include the performance of only external examination and PMCT instead of invasive autopsy in many cases of motor vehicle fatalities, suicide with violence, and broad categories of death due to natural disease. Over time, the authors believe that the PMCT will become one of the fundamental tools in the forensic pathologist's toolkit.
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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 | 0,092 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».