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Enregistrement W131959303

Strength indices from pQCT imaging predict up to 85% of variance in bone failure properties at tibial epiphysis and diaphysis.

2009· article· en· W131959303 sur OpenAlexaff
Saija Kontulainen, James D. Johnston, Dylan Liu, Christopher Kai-Shun Leung, Thomas R. Oxland, Heather McKay

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiaphysisQuantitative computed tomographyEpiphysisTibiaCadaveric spasmFlexural strengthMetaphysisCadaverMaterials scienceBone densityAnatomyOrthodonticsFemurMedicineComposite materialOsteoporosisSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our primary objective was to validate the Bone Strength Index for compression (BSIC) by determining the amount of variance in failure load and stiffness that was explained by BSIC and bone properties at two distal sites in human cadaveric tibiae when tested in axial compression. Our secondary objective was to assess the variance in failure moment and flexural rigidity that was explained by bone properties, geometry and strength indices in the tibial diaphysis when tested in 4-point bending. Twenty cadaver tibiae pairs from 5 female and 5 male donors (mean age 74 yrs, SD 6 yrs) were measured at the distal epiphysis (4 and 10% sites of the tibial length from the distal end) and diaphysis (50 and 66% sites) by peripheral Quantitative Computed Tomography (pQCT; XCT 2000, Stratec). After imaging, we conducted axial compression tests on the distal tibia and 4-point bending tests on the diaphysis. Total bone mineral content and BSIC (product of total area and squared density of the cross-section) at the 4% site predicted 75% and 85% of the variance in the failure load and 52% and 57% in stiffness, respectively. At the diaphyseal sites 80% or more of the variance in failure moment and/or flexural rigidity was predicted by total and cortical area and content, geometry and strength indices corresponding to the axes of bending.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations146
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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