دورية أكاديمية

[Forensic sex diagnosis of an adult on the features of arytenoid cartilage].

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: [Forensic sex diagnosis of an adult on the features of arytenoid cartilage].
عنوان ترانسليتريتد: Sudebno-meditsinskaya diagnostika polovoi prinadlezhnosti vzroslogo cheloveka po priznakam morfometrii cherpalovidnykh khryashchei.
المؤلفون: Zvyagin VN; Russian Center for Forensic Medical Expertise, Moscow, Russia., Galitskaya OI; Russian Center for Forensic Medical Expertise, Moscow, Russia., Kalimullin RR; Regional Bureau of Forensic Medical Examination, Tyumen, Russia.
المصدر: Sudebno-meditsinskaia ekspertiza [Sud Med Ekspert] 2023; Vol. 66 (3), pp. 18-23.
نوع المنشور: English Abstract; Journal Article
اللغة: Russian
بيانات الدورية: Publisher: Media Sfera Country of Publication: Russia (Federation) NLM ID: 0404546 Publication Model: Print Cited Medium: Print ISSN: 0039-4521 (Print) Linking ISSN: 00394521 NLM ISO Abbreviation: Sud Med Ekspert Subsets: MEDLINE
أسماء مطبوعة: Publication: Moskva : Media Sfera
Original Publication: Moskva : Izdatelstvo Meditsina
مواضيع طبية MeSH: Arytenoid Cartilage*/surgery , Sex Determination by Skeleton*, Adult ; Female ; Humans ; Male ; Forensic Medicine
مستخلص: The algorithm of forensic medical examination depending on the features of arytenoid cartilage (AC) is presented in this article. The result of the proposed algorithm is the maintenance of accuracy and validity of sex diagnostic by the step-by-step method application of one-dimensional (ODA) and multidimensional (MDA) discriminant analysis. The method involves fixation of the values of left-hand and right-hand arytenoid cartilages features: distance from the apex to the muscular process, distance from the apex to the vocal tubercle, distance between the muscular and vocal tubercles, breadth of the facies articularis, surface and mass of either left-handed and right-handed arytenoid cartilages separately, or their sums. The application of one-dimensional discriminant analysis allows to determine the categories of features on a 5-point scale and to get 3 forms of conclusions depending on the proposed decision rule: a reliable solution (the problem is solved), probable solution (additional research is needed) and uncertain solution (cancellation of decision). The discriminant functions are additionally calculated for the models of multidimensional discriminant analysis separately for men and women in case of probable solution. The comparison of them determines the choice of sex and the form of expert conclusions.
فهرسة مساهمة: Keywords: arytenoid cartilages; categories of features; decision rule; form of conclusion; one-dimensional and multidimensional discriminant analysis
Local Abstract: [Publisher, Russian] Представлен разработанный алгоритм определения половой принадлежности по признакам черпаловидных хрящей. Результатом предложенного алгоритма является обеспечение точности и достоверности диагностики пола путем пошагового применения совместно методов одномерного и многомерного дискриминантного анализа. Способ включает фиксацию значений левосторонних и правосторонних признаков черпаловидных хрящей: расстояние от верхушки до мышечного отростка, расстояние от верхушки до вокального бугорка, расстояние между мышечным и вокальными бугорками, поперечник суставной поверхности, площади и массы как левосторонних и правосторонних черпаловидных хрящей по отдельности, так и их сумм. Применение одномерного дискриминантного анализа позволяет определить категории признаков по 5-балльной шкале и по предложенному решающему правилу получить 3 формы выводов: достоверное решение (задача решена), вероятное (необходимо дополнительное исследование) и неопределенное (отказ от решения). При вероятном решении дополнительно рассчитываются классифицирующие функции по моделям многомерного дискриминантного анализа отдельно для мужчин и женщин. Их сравнение определяет выбор пола и форму экспертных выводов.
تواريخ الأحداث: Date Created: 20230516 Date Completed: 20230524 Latest Revision: 20230524
رمز التحديث: 20230525
DOI: 10.17116/sudmed20236603118
PMID: 37192454
قاعدة البيانات: MEDLINE