Validating Techniques for Measurement of Cutaneous Neurofibromas
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the reliability and variability of digital calipers, 3D photography, and high-frequency ultrasound (HFUS) for measurement of cutaneous neurofibromas (cNF) in patients with neurofibromatosis type 1 (NF1). BACKGROUND: cNF affect virtually all patients with NF1 and are a major source of morbidity. Reliable techniques for measuring cNF are needed to develop therapies for these tumors. METHODS: Adults with NF1 were recruited. For each participant, 6 cNF were assessed independently by 3 different examiners at 5 different time points using digital calipers, 3D photography, and HFUS. The intraclass correlation coefficient (ICC) was used to assess intrarater and interrater reliability of linear and volumetric measurements for each technique, with ICC values >0.90 defined as excellent reliability. The coefficient of variation (CV) was used to estimate the minimal detectable difference (MDD) for each technique. RESULTS: Fifty-seven cNF across 10 participants were evaluated. The ICC for image acquisition and measurement was >0.97 within and across examiners for HFUS and 3D photography. ICC for digital calipers was 0.62-0.88. CV varied by measurement tool, linear vs volumetric measurement, and tumor size. CONCLUSIONS: HFUS and 3D photography demonstrate excellent reliability whereas digital calipers have good to excellent reliability in measuring cNF. The MDD for each technique was used to create tables of proposed thresholds for investigators to use as guides for clinical trials focused on cNF size. These criteria should be updated as the performance of these end points is evaluated.
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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 | 0,073 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».