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Enregistrement W4232874350 · doi:10.1142/s0218957700000045

THE RELIABILITY OF A NEW COMPUTERIZED TECHNIQUE FOR MEASURING EPIPHYSEAL PLATE ZONAL HEIGHT

2000· article· en· W4232874350 sur OpenAlexaff
Aaron Glickman, Pamela L. Hudak, Joanna Yang, C. Vaughan A. Bowen

Notice bibliographique

RevueJournal of Musculoskeletal Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésGeneralizability theoryEpiphyseal plateReliability (semiconductor)Observer (physics)UlnaGeologyOrthodonticsGeodesyMathematicsMedicineAnatomyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to assess the reliability of a new computerized technique for measuring epiphyseal plate zonal height. A fully crossed two factor generalizability experiment in which the effect of observers and time on the reliability of measurements of zonal height within different regions (center and periphery) of the epiphyseal plate was examined. Photomicrographs from both the central and peripheral regions of each of the 30 canine distal ulna epiphyseal plate histological sections were considered; within each region, the proliferative and hypertrophic zones were outlined and, after calibration of the computer program, the zonal height was computed. Irrespective of whether the measures were taken from photomicrographs of the central or the peripheral region of the epiphyseal plate, results indicated higher generalizability coefficients for hypertrophic zone measurements than for those of the proliferative zone in seven of the eight intra-observer and inter-observer calculations. In addition, higher generalizability coefficients were achieved for intra-observer than for inter-observer measurement situations. It was concluded that this is a reliable technique if the sample is measured by one observer and the average of three repeated measurements is used for each specimen.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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