MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2079427120 · doi:10.1177/1559827613487664

Prevention of Osteoporosis and Bone Fragility

2013· article· en· W2079427120 sur OpenAlexafffund
Saija Kontulainen, Chantal E. Kawalilak, James D. Johnston, D. A. Bailey

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Lifestyle Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésMedicinePeak bone massOsteoporosisBone mineralBone massDual-energy X-ray absorptiometryBone remodelingTrabecular bone scoreBone Density Conservation AgentsInternal medicineQuantitative computed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of optimal bone growth in childhood and adolescence has been recognized as one of the key strategies in osteoporotic fracture prevention. Low birth size, poor childhood growth, and low peak bone mass at the cessation of growth have been linked to the later risk of osteoporosis and hip fracture. Formerly, the focus was merely on maximizing bone mineral accrual because a high peak bone mineral mass may prevent attainment of a critical “fracture threshold” associated with age-related bone loss and osteoporosis. More recently, the focus has shifted away from bone mineral accrual—as measured by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)—toward the optimization of bone strength. This is partly because of the advances in bone imaging that have enabled estimation of bone strength beyond bone mass. In this review, we briefly describe long-bone growth and structural development and our abilities to assess bone properties by medical imaging tools. In addition, we summarize the evidence of factors contributing to skeletal growth, bone fragility, and the development of strong, healthy bones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Lifestyle MedicineMême sujetBone health and osteoporosis researchTravaux en français237 207