Strength indices from pQCT imaging predict up to 85% of variance in bone failure properties at tibial epiphysis and diaphysis.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».