Digital assessment of the fetal alcohol syndrome facial phenotype: reliability and agreement study
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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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».