Application of a semi-automated dicentric scoring system in triage and monitoring occupational radiation exposure
Notice bibliographique
Résumé
The dicentric chromosome assay (DCA) is considered the gold standard for radiation biodosimetry, but it is limited by its long dicentric scoring time and need for skilled scorers. The automation of scoring dicentrics has been considered a strategy to overcome the constraints of DCA. However, the studies on automated scoring methods are limited compared to those on conventional manual DCA. Our study aims to assess the performance of a semi-automated scoring method for DCA using ex vivo and in vivo irradiated samples. Dose estimations of 39 blind samples irradiated ex vivo and 35 industrial radiographers occupationally exposed in vivo were estimated using the manual and semi-automated scoring methods and subsequently compared. The semi-automated scoring method, which removed the false positives of automated scoring using the dicentric chromosome (DC) scoring algorithm, had an accuracy of 94.9% in the ex vivo irradiated samples. It also had more than 90% accuracy, sensitivity, and specificity to distinguish binary dose categories reflecting clinical, diagnostic, and epidemiological significance. These data were comparable to those of manual DCA. Moreover, Cohen's kappa statistic and McNemar's test showed a substantial agreement between the two methods for categorizing in vivo samples into never and ever radiation exposure. There was also a significant correlation between the two methods. Despite of comparable results with two methods, lower sensitivity of semi-automated scoring method could be limited to assess various radiation exposures. Taken together, our findings show the semi-automated scoring method can provide accurate dose estimation rapidly, and can be useful as an alternative to manual DCA for biodosimetry in large-scale accidents or cases to monitor radiation exposure of radiation workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».