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Enregistrement W1963678352 · doi:10.1016/j.bonr.2015.02.003

Study of DXA-derived lateral–medial cortical bone thickness in assessing hip fracture risk

2015· article· en· W1963678352 sur OpenAlexafffund
Yujia Long, William D. Leslie, Yunhua Luo

Notice bibliographique

RevueBone Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFermilabNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch ManitobaManitoba Health Research Council
Mots-clésHip fractureMedicineBone mineralConfidence intervalFemoral neckRepeatabilityOrthodonticsNuclear medicineFracture (geology)Dual-energy X-ray absorptiometryBone densityCortical boneInternal medicineOsteoporosisMathematicsAnatomyMaterials scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

< 0.001). The capability of aBMD, NCBT, and HFRI in discriminating the hip fracture cases from the non-fracture ones, expressed as the area under the curve with 95% confidence interval, AUC (95% CI), is respectively 0.627 (0.593-0.657), 0.714 (0.644-0.784) and 0.839 (0.787-0.892). The short-term repeatability of aBMD, NCBT, and HFRI, measured by the coefficient of variation (CV, %), was found to be in the range of (0.64-1.22), (1.93-3.41), (3.10-4.16), respectively. We thus concluded that NCBT is potentially a better predictor of hip fracture risk.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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