SU-GG-I-95: Some Physical and Clinical Factors Influencing the Measurement of Precision Error, Least Significant Change, and Bone Mineral Density in DXA
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In bone densitometry, Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA) is commonly used to calculate a patient's Bone Mineral Density (BMD) which is used to determine the risk of developing a fracture. The International Society for Clinical Densitometry (ISCD) is the governing body whom sets forth quality control guidelines. Among these guidelines are phantom measurements which are used, for example, to detect any drift in the x-ray tube . Another necessary aspect of quality control is determining the Least Significant Change (LSC) by completing a precision study. Several factors, both machine and human based, affect the BMD measurement. Our institution performed precision and phantom-based accuracy studies and compared our results to those of other investigators. Method and Materials: In this work, a GE Lunar Prodigy Advance DXA was used. For our precision study, 15 patients had BMD measurements both at the PA lumbar spine and total hip (left) by five different technologists. The accuracy study employed custom-built aluminum lumbar spine phantoms in the shapes of a parallelepiped and trapezoid and were placed each in a basin filled with 15 cm of water. Identical measurements were made also with the vendor supplied phantom. Results: At the 95% confidence level, the calculated LSC's for the spine and hip, respectively are 0.045 g/cm2 and 0.027 g/cm2. The machine calculated measurements of our custom-built and vendor supplied aluminum phantoms were approximately 40%–50% lower than the physical measurements made in the lab. Conclusion: Based on our results and those reported by other investigators, we conclude that some of the major factors to affect BMD measurements are: precision error is higher for the spine than the hip and the degree of BMD measurement accuracy can be affected by the specific phantom being used as well as faults in edge detection algorithms. Research sponsored by Laurentian University.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».