Imaging-Based Methods for Non-invasive Assessment of Bone Properties Influenced by Mechanical Loading
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the most common in vivo imaging-based research tools used to assess bone properties that are influenced by mechanical loading associated with exercise, habitual physical activity, or disease states. Bone is a complex metabolically active tissue that adapts to changes in mechanical loading by altering the amount and spatial organization of mineral. METHOD: Using a narrative review design, the authors provide an overview of bone biology and biomechanics to emphasize the importance of bone size scale, porosity, and degree of mineralization when interpreting measures acquired using quantitative ultrasound (QUS), dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and finite element analysis (FEA). For each imaging modality, basic imaging principles, typical outcome measures associated with changes in mechanical loading, and salient features for physiotherapists are described. MAIN RESULTS: While each imaging modality has strengths and limitations, currently CT-based methods are best suited for determining the effects of mechanical loading on bone properties-particularly in the peripheral skeleton. CONCLUSIONS: Regardless of the imaging technology used, the physiotherapist must carefully consider the assumptions of the imaging-based method, the clinical context, the nature of the change in mechanical loading, and the expected time course for change in bone properties. Regardless of the imaging technology used, the physiotherapist must carefully consider the assumptions of the imaging-based method, the clinical context, the nature of the change in mechanical loading, and the expected time course for change in bone properties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».