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Enregistrement W1975535182 · doi:10.1007/s11914-013-0140-9

High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography for the Assessment of Bone Strength and Structure: A Review by the Canadian Bone Strength Working Group

2013· review· en· W1975535182 sur OpenAlexaffabout
Angela M. Cheung, Jonathan D. Adachi, David A. Hanley, David L. Kendler, K. Shawn Davison, Robert G. Josse, Jacques P. Brown, Louis‐Georges Ste‐Marie, Richard Kremer, Marta Erlandson, Larry Dian, Andrew J. Burghardt, Steven K. Boyd

Notice bibliographique

RevueCurrent Osteoporosis Reports · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversité de MontréalUniversité LavalAlberta Bone and Joint Health InstituteMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity Health NetworkOsteoporosis CanadaMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésQuantitative computed tomographyPeripheralBone mineralComputed tomographyOrthopedic surgeryBiomedical engineeringBone structureMedicineTomographyNuclear medicineRadiologyOsteoporosisSurgeryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone structure is an integral determinant of bone strength. The availability of high resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) has made it possible to measure three-dimensional bone microarchitecture and volumetric bone mineral density in vivo, with accuracy previously unachievable and with relatively low-dose radiation. Recent studies using this novel imaging tool have increased our understanding of age-related changes and sex differences in bone microarchitecture, as well as the effect of different pharmacological therapies. One advantage of this novel tool is the use of finite element analysis modelling to non-invasively estimate bone strength and predict fractures using reconstructed three-dimensional images. In this paper, we describe the strengths and limitations of HR-pQCT and review the clinical studies using this tool.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,386
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations234
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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