综述:使用锁骨通过Schmeling方法估算骨龄的可靠性:系统评价与荟萃分析

《Forensic Science International》:RELIABILITY OF THE SCHMELING METHOD FOR BONE AGE ESTIMATION USING THE CLAVICLE: SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月15日 来源:Forensic Science International 2.5

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  马塞乌斯·德索萨·费拉里(Matheus de Sousa FERRARI)| 米雷拉·克里斯蒂娜·达席尔瓦(Mirela Cristina da SILVA)| 保罗·恩里克·维阿纳·平托(Paulo Henrique Viana PINTO)| 里卡多·恩里克·阿尔维斯·达席

  
马塞乌斯·德索萨·费拉里(Matheus de Sousa FERRARI)| 米雷拉·克里斯蒂娜·达席尔瓦(Mirela Cristina da SILVA)| 保罗·恩里克·维阿纳·平托(Paulo Henrique Viana PINTO)| 里卡多·恩里克·阿尔维斯·达席尔瓦(Ricardo Henrique Alves da SILVA)
巴西圣保罗大学(USP)里贝朗普雷图医学院遗传学系,里贝朗普雷图,巴西

摘要

锁骨骨化在法医年龄估计中得到广泛应用,尤其是在青少年晚期和成年早期。然而,将Schmeling方法应用于常规X光检查(CR)时的可靠性仍不确定。因此,本研究旨在通过系统评价和荟萃分析来评估Schmeling方法在CR中的适用性。搜索范围包括Embase、LILACS、PubMed/MEDLINE、SciELO和Web of Science数据库。纳入了使用Schmeling方法基于CR评估锁骨内侧骨化的研究。使用Joanna Briggs研究所的检查表评估了偏倚风险。汇总了每个骨化阶段的平均年龄,同时使用Cochran’s Q统计量和I2统计量评估了异质性。此外,还通过Baujat图和敏感性分析研究了异常值。共有9项研究被纳入,其中5项符合荟萃分析的条件。平均年龄随着骨化阶段的进展而逐渐增加。然而,在所有分析中都观察到了显著的异质性(I2 ≥ 79.4%),尤其是在晚期阶段。预测区间较宽,表明各研究之间存在较大差异。此外,敏感性分析显示,即使在排除了有影响力的病例后,异质性仍然存在。尽管将Schmeling方法应用于CR可以反映骨骼成熟的总体模式,但其可靠性受到研究间显著异质性的限制。因此,不应单独使用该方法进行法医年龄估计。未来的研究需要更高的方法标准化和更一致的报告格式,以提高其在法医实践中的适用性。

章节摘录

引言

在法医人类学中,年龄估计在人类识别中起着关键作用,特别是在涉及残缺、烧焦、腐烂或骨骼化遗骸的情况下[1]、[2]。这些方法也可应用于特定情境下的活体个体,例如法律或体育相关评估,通常依赖于放射学检查[1]、[3]。
根据法医年龄诊断研究组(AGFAD;德语:Arbeitsgemeinschaft für Forensische Altersdiagnostik)的建议,年龄

材料与方法

最初,这项系统评价在PROSPERO(国际系统评价前瞻性注册库)中注册,注册号为CRD420250652033。研究问题使用PICO框架(P – 人群,I – 干预措施,C – 对照组,O – 结果)表述如下:将Schmeling方法应用于CR时,是否与其骨化阶段的年龄分布一致?研究的所有阶段均按照PRISMA指南进行

结果

从六个数据库中检索到7,778条记录,其中301条是重复记录并被删除。随后,在标题筛选阶段排除了7,400条记录,在摘要筛选阶段排除了57条记录。经过这一阶段后,选出了20项研究进行全文评估,最终排除了13项研究。通过手动搜索参考文献列表,又发现了2项研究并纳入了分析(图1)。
这些研究的特征

讨论

这项系统评价和荟萃分析评估了使用Schmeling方法对常规X光片进行的锁骨骨化情况。平均年龄随着骨化阶段的进展而逐渐增加,这与预期的骨骼成熟模式一致。然而,在所有阶段都观察到了显著的变异性,表明各研究之间的年龄估计存在较大差异。
这些发现与先前关于锁骨骨化的研究结果一致。人群差异

结论

使用Schmeling方法评估的锁骨骨化反映了骨骼成熟的总体模式。然而,显著的变异性限制了汇总年龄估计的可靠性。因此,不应单独使用该方法进行法医年龄估计。需要更高的方法标准化和更一致的报告格式,以提高其在法医实践中的适用性。

[19]; [20]; [21]

资助

本研究未获得任何资助。

费拉里·马塞乌斯·德索萨(Ferrari Matheus de Sousa):撰写——初稿、可视化、软件、方法学、调查、数据分析。达席尔瓦·米雷拉·克里斯蒂娜(da Silva Mirela Cristina):撰写——初稿、可视化、软件、方法学、调查、数据分析。维阿纳·保罗·恩里克·平托(Pinto Paulo Henrique Viana):撰写——审稿与编辑、监督、方法学、概念化。阿尔维斯·里卡多·亨里克(Silva Ricardo Henrique Alves):撰写——审稿与编辑、监督、方法学、概念化。

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

本研究部分由巴西高等教育人员培训协调委员会(CAPES)资助——资助代码001。

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