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Enregistrement W2022655330 · doi:10.1111/clr.12597

A systematic review on the correlation between skeletal and jawbone mineral density in osteoporotic subjects

2015· review· en· W2022655330 sur OpenAlexaboutno aff
Elena Calciolari, Nikolaos Donos, Jung‐Chul Park, Aviva Petrie, Nikos Mardas

Notice bibliographique

RevueClinical Oral Implants Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfoundingBone mineralRank correlationDual-energy X-ray absorptiometrySpearman's rank correlation coefficientMeta-analysisDentistryBone densityCorrelationOsteoporosisInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this systematic review was to assess whether the systemic skeletal reduction of bone mineral density (BMD) that characterizes osteoporotic subjects is also associated with a reduction of BMD in the jawbones. MATERIAL AND METHODS: Two reviewers searched independently and in duplicate three databases up to May 2014 and assessed the risk of bias using a tailored version of the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Only papers reporting either Pearson's correlation coefficient or Spearman's rank correlation coefficient between skeletal and jawbone mineral density in more than five osteoporotic subjects were selected. RESULTS: From 1763 citations, 64 full-text papers were screened and five papers that met the inclusion criteria were included in the final analysis. None of the included studies complied with all NOS criteria, and as only two studies were eligible for meta-analysis, this was not performed. CONCLUSIONS: Only limited conclusions can be drawn from this systematic review, due to the small number of studies included, their heterogeneity, and their high risk of bias. Future studies that take into consideration both upper and lower jaws, that use the same technique to measure skeletal and jaw BMD (ideally dual-energy X-ray absorptiometry, DXA), and that account for confounding variables (such as medications/diseases affecting bone metabolism and demographics) are needed to provide more robust conclusions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,139 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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