MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2002187071 · doi:10.1111/apha.12224

Measurement of skeletal muscle radiation attenuation and basis of its biological variation

2014· review· en· W2002187071 sur OpenAlexafffund
Jocelyn B. Aubrey, Nina Esfandiari, Vickie E. Baracos, François-Alexandre Buteau, Jérôme Frenette, Charles T. Putman, Vera C. Mazurak

Notice bibliographique

RevueActa Physiologica · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésSkeletal muscleAttenuationAdipose tissueMedicineMuscle tissueHounsfield scaleVastus lateralis muscleMyositisAnatomyPathologyInternal medicineRadiologyComputed tomographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle contains intramyocellular lipid droplets within the cytoplasm of myocytes as well as intermuscular adipocytes. These depots exhibit physiological and pathological variation which has been revealed with the advent of diagnostic imaging approaches: magnetic resonance (MR) imaging, MR spectroscopy and computed tomography (CT). CT uses computer-processed X-rays and is now being applied in muscle physiology research. The purpose of this review is to present CT methodologies and summarize factors that influence muscle radiation attenuation, a parameter which is inversely related to muscle fat content. Pre-defined radiation attenuation ranges are used to demarcate intermuscular adipose tissue [from -190 to -30 Hounsfield units (HU)] and muscle (-29 HU to +150 HU). Within the latter range, the mean muscle radiation attenuation [muscle (radio) density] is reported. Inconsistent criteria for the upper and lower HU cut-offs used to characterize muscle attenuation limit comparisons between investigations. This area of research would benefit from standardized criteria for reporting muscle attenuation. Available evidence suggests that muscle attenuation is plastic with physiological variation induced by the process of ageing, as well as by aerobic training, which probably reflects accumulation of lipids to fuel aerobic work. Pathological variation in muscle attenuation reflects excess fat deposition in the tissue and is observed in people with obesity, diabetes type II, myositis, osteoarthritis, spinal stenosis and cancer. A poor prognosis and different types of morbidity are predicted by the presence of reduced mean muscle attenuation values in patients with these conditions; however, the biological features of muscle with these characteristics require further investigation.

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)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations699
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa PhysiologicaMême sujetBody Composition Measurement TechniquesTravaux en français237 207