Digital assessment of the fetal alcohol syndrome facial phenotype: reliability and agreement study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the three facial features of fetal alcohol syndrome (FAS) in a cohort of Australian Aboriginal children from two-dimensional digital facial photographs to: (1) assess intrarater and inter-rater reliability; (2) identify the racial norms with the best fit for this population; and (3) assess agreement with clinician direct measures. METHODS: . Fifty-eight per cent had a confirmed prenatal alcohol exposure and 13 (12%) met the Canadian 2005 criteria for FAS/partial FAS. Photographs were analysed using the FAS Facial Photographic Analysis Software to generate the mean PFL three-point ABC-Score, five-point lip and philtrum ranks and four-point face rank in accordance with the 4-Digit Diagnostic Code. Intrarater and inter-rater reliability of digital ratings was examined in two assessors. Caucasian or African American racial norms for PFL and lip thickness were assessed for best fit; and agreement between digital and direct measurement methods was assessed. RESULTS: Reliability of digital measures was substantial within (kappa: 0.70-1.00) and between assessors (kappa: 0.64-0.89). Clinician and digital ratings showed moderate agreement (kappa: 0.47-0.58). Caucasian PFL norms and the African American Lip-Philtrum Guide 2 provided the best fit for this cohort. CONCLUSION: In an Aboriginal cohort with a high rate of FAS, assessment of facial dysmorphology using digital methods showed substantial inter- and intrarater reliability. Digital measurement of features has high reliability and until data are available from a larger population of Aboriginal children, the African American Lip-Philtrum Guide 2 and Caucasian (Strömland) PFL norms provide the best fit for Australian Aboriginal children.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle