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Enregistrement W4416814394 · doi:10.1002/ajpa.70142

Assessing Virtual Anthropometric Measurements and Quantifying Their Relationship to Osteometric Measurements Using Computed Tomography Scans From an Online Database

2025· article· en· W4416814394 sur OpenAlexafffund
Adrianna N. Wiley, Cristina Lama, Michelle E. Cameron

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Biological Anthropology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of JusticeSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésAnthropometryComputed tomographyLinear relationshipLinear regressionAutomated method3d scanning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Anthropometrics are a powerful tool for understanding bodily diversity. Using computed tomography (CT) scans from the New Mexico Decedent Image Database, we assess sources of methodological error that may complicate virtual anthropometric methods and quantify the comparability of anthropometric and osteometric measures. MATERIALS AND METHODS: Standard measurement protocols were adapted for virtual measurement. Intra- and interobserver measurement error, and error from changing CT scan thresholds were evaluated. Relationships between anthropometric and osteometric correlates were then evaluated using pairwise Fligner-Killeen tests on coefficients of variation (CVs). Biological codependence was explored using reduced major axis (RMA) regressions. RESULTS: Measurement and threshold errors were low. Breadth and circumferential measures had the largest measurement errors and were most impacted by different threshold choices. Linear measurements show no significant differences between anthropometric and osteometric definitions, while circumferential measures have significantly different CVs for the male (p = 0.02) and pooled groups (p = 0.01). Bi-iliocristal and bi-iliac breadths had significantly different CVs, except in the < 25 BMI group. RMA models reflect a positive linear relationship between paired measures that is stronger for linear (r ≥ 0.98) than circumferential (r = 0.82) measurements. Pelvic breadth shows the weakest relationship (r = 0.46). CONCLUSIONS: Anthropometric measures can be precisely defined in a replicable manner in virtual spaces, and linear measurements taken osteologically are comparable to those taken anthropometrically. However, circumferential measures are more impacted by threshold choice and soft tissue variation than linear measurements. Anthropometrically and osteometrically defined circumferential correlates should be compared with caution. Pelvic breadth measurements may only be comparable in individuals with BMIs < 25.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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