DETERMINATION OF INTRAVITAM BODY TYPE IN MEN DRAWING ON THE OSTEOMETRIC CHARACTERISTICS OF SKELETONISED CLAVICLES

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

One of the major challenges faced by a forensic medical expert when performing the examination of bone remains for the purposes of personal identification is the determination of group characteristics, which include the person’s body type. The present study focuses on a new method for determining the intravitam body type when considering skeletonised remains.

Aim. To develop diagnostic mathematico-statistical models that allow the intravitam body type in men to be determined, drawing on the osteometric characteristics of skeletonised clavicles.

Material and methods. We studied clavicles from the osteological collection held at the Department of Anthropology, Lomonosov Moscow State University (62 adult male skeletons) according to the expanded osteometric program (15 characteristics). The obtained data were processed by StatSoft STATISTICA 10 using multivariate stepwise discriminant analysis (MDA).

Results. We have developed diagnostic models allowing the intravitam body type (ectomorph, mesomorph and endomorph) to be determined on the basis of skeletonised clavicles with an accuracy of 62.9–79 %. Using the proposed models, a more accurate determination of ectomorphs and mesomorphs (90 %) than endomorphs (41–58.8 %) is observed. In order to increase the objectiveness of the expert’s conclusion, we used function Pl showing the probability of correct body type classification in every single case.
The diagnostic models were successfully verified using the skeletal samples held at the Peter the Great Museum of Anthropology and Ethnography, with the maximum accuracy level reaching 80 %.

About the authors

A. V. Smirnov

Peoples’ Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: ascold20@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6017-5310

Askold V. Smirnov, Research Assistant, Department of Forensic Medicine, Medical Institute

Moscow

Russian Federation

D. V. Sundukov

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: sudmed.rudn@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8173-8944

Dmitry V. Sundukov, Dr. Sci. (Med), Assoc. Prof., Departmental Head, Department of Forensic Medicine

Moscow

Russian Federation

References

  1. Звягин В. Н. Текущие проблемы медико-криминалистической идентификации личности. Проблемы экспертизы в медицине. 2012;3–4:39–43.
  2. Звягин В. Н., Галицкая О. И., Григорьева М. А. Определение прижизненных соматических размеров тела человека при судебно-медицинской экспертизе скелетированных и сожженных останков. В кн.: Медицинские технологии, используемые при производстве судебно-медицинских экспертиз. М.: Компания «Планета Земля», 2012. С. 96–130.
  3. Ubelaker D. H., DeGaglia C. M. Population variation in skeletal sexual dimorphism. Forensic Science International. 2017;Sep;278:407.e1–407.e7. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2017.06.012
  4. Ubelaker D. H., Khosrowshahi H. Estimation of age in forensic anthropology: historical perspective and recent methodological advances. Forensic Sciences Research. 2019;Mar 19;4(1):1–9. https://doi.org/10.1080/20961790.2018.1549711
  5. Lynnerup N. Forensic anthropology and human identification. Scandinavian Journal of Forensic Science. 2013;19(1):16–38. DOI: https://doi.org/10.2478/sjfs2013-0005
  6. Звягин В. Н., Синева И. М. Определение соматотипа мужчин по остеометрическим признакам верхней и нижней конечностей. Судебно-медицинская экспертиза. 2009;5:6–11.
  7. Elliott M., Kurki H., Weston D. A., et al. Estimating body mass from skeletal material: new predictive equations and methodological insights from analyses of a known-mass sample of humans. Archaeological and Anthropological Sciences. 2016;8(4):731–750. https://doi.org/10.1007/s12520-015-0252-5
  8. Elliott M., Kurki H., Weston D. A., Collard M. Estimating body mass from postcranial variables: an evaluation of current equations using a large known-mass sample of modern humans. Archaeological and Anthropological Sciences. 2016;8(4):689–704. https://doi.org/10.1007/s12520-015-0251-6

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Smirnov A.V., Sundukov D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».