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Enregistrement W2081465413 · doi:10.1080/13685530600708631

The predictive role of bone turnover markers for BMD in middle-aged men

2006· article· en· W2081465413 sur OpenAlexaff
O. S. Donescu, Michele C. Battié, Tapio Videman, Juha Risteli, David W. Eyre

Notice bibliographique

RevueThe Aging Male · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineN-terminal telopeptideBone remodelingFemoral neckBone resorptionOsteoporosisBone mineralProcollagen peptidaseInternal medicineType I collagenResorptionEndocrinologyUrologyOsteocalcinAlkaline phosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement of bone turnover markers has been proposed as a potentially valuable clinical laboratory aid in osteoporosis risk assessment. These markers may allow quantitative evaluation of rates of bone loss, and thereby identify persons at risk for osteoporosis at an earlier stage. As far as we know, this is the longest longitudinal study on bone turnover markers conducted in adult men. The objectives of this study were to determine whether markers of bone formation (type I procollagen amino-terminal propeptide, PINP, and carboxy-terminal propeptide, PICP), and of bone resorption (type I collagen carboxy-terminal telopeptide, ICTP), are predictive of changes in lumbar spine and femoral neck BMD over a 5-year period, and to determine the ability of the bone resorption marker urine amino-terminal telopeptide (NTx) to explain the variance in BMD change over the past 5 years in a group of men 35-69 years old. In this group, NTx was the only marker to correlate significantly with BMD changes at the femoral neck (r = -0.21), but not at the spine. The use of the biochemical markers studied to predict change in bone density in adult men in middle-aged years is of very limited value.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations16
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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