Anthropometrics versus Experts’ Subjective Analysis of Cleft Severity and PSIO Outcomes in Unilateral Clefts: A New Grading System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The severity of unilateral cleft lip significantly influences surgical outcomes, yet no standardized system exists to classify cleft severity or assess the impact of presurgical infant orthopedics (PSIO). This study proposes an objective classification system, integrating anthropometric measurements with expert evaluations. METHODS: Deidentified pre-PSIO and post-PSIO photographs of 50 infants with unilateral cleft lip from the Smile Train Express database were analyzed. Three anthropometric parameters-nostril width ratio (NWR), columellar angle (CA), and subnasale lateral displacement (SN)-were measured. An expert panel of orthodontists and surgeons independently rated cleft severity and PSIO outcomes, in a structured 3-stage process. Severity thresholds were established through consensus, and interrater agreement was analyzed using weighted kappa. RESULTS: Consensus-derived thresholds categorized NWR, CA, and SN into 4 severity levels. Interrater agreement for cleft severity improved across stages, reaching nearly perfect levels in stage 3 (pre-PSIO weighted kappa, 0.91; post-PSIO weighted kappa, 0.93). Although pre-PSIO agreement was similar between surgeons and orthodontists, post-PSIO assessments showed greater variability. PSIO had a disproportionate effect on nasal morphology (CA) compared with maxillary segments (NWR and SN), with severe NWR and SN frequently coexisting with mild CA. The proposed classification system demonstrated substantial reliability, aligning at least 2 parameters within the same severity subclassification. CONCLUSIONS: This study introduces a standardized classification system for cleft severity and PSIO outcomes, demonstrating strong interrater reliability. By integrating anthropometric data with expert assessments, it provides a reproducible framework for clinical and research applications. Further refinements, including intraoral measurements and 3-dimensional imaging, may enhance its precision and applicability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».