Longitudinal HR-pQCT and Image Registration Detects Endocortical Bone Loss in Kidney Transplantation Patients
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic kidney disease (CKD) who undergo kidney transplantation experience bone loss and increased risk of fracture. However, the mechanisms of this bone loss are unclear. Our objective was to use image registration to define the cortex to assess changes in cortical porosity (Ct.Po) in patients undergoing first-time kidney transplantation. We obtained serial measurements of parathyroid hormone (PTH) and bone turnover markers and used high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) to scan the distal radius and tibia in 31 patients (21 men, 10 women; aged 51.9 ± 13.4 years) at transplant and after 1 year. Baseline and 1-year images were aligned using a fully automated, intensity-based image registration framework. We compared three methods to define the cortical region of interest (ROI) and quantify the changes: 1) cortical bone was independently defined in baseline and follow-up scans; 2) cortical bone was defined as the common cortical ROI; and 3) the cortical ROI at baseline was carried forward to 1-year follow-up (baseline-indexed). By the independently defined ROI, Ct.Po increased 11.7% at the radius and 9.1% at the tibia, whereas by the common ROI, Ct.Po increased 14.6% at the radius and 9.1% at the tibia. By the baseline-indexed ROI, which provides insight into changes at the endocortical region, Ct.Po increased 63.4% at the radius and 17.6% at the tibia. We found significant relationships between changes in Ct.Po and bone formation and resorption markers at the radius. The strongest associations were found between markers and Ct.Po using the baseline-index method. We conclude that Ct.Po increases throughout the cortex after kidney transplant, and this increase is particularly marked at the endocortical surface. These methods may prove useful for all HR-pQCT longitudinal studies, particularly when changes are expected at the endocortical region.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».