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Enregistrement W2129781719 · doi:10.1002/ar.23201

Drifting Diaphyses: Asymmetry in Diametric Growth and Adaptation Along the Humeral and Femoral Length

2015· article· en· W2129781719 sur OpenAlexaff
Isabel S. Maggiano, Corey Maggiano, Vera Tiesler, Julio Roberto Chi-Keb, Sam D. Stout

Notice bibliographique

RevueThe Anatomical Record · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésDiaphysisHumerusFemurAnatomyCortical boneBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study quantifies regional histomorphological variation along the human humeral and femoral diaphysis in order to gain information on diaphyseal growth and modeling drift patterns. Three thin sections at 40, 50, and 60% bone length were prepared from a modern Mexican skeletal sample with known age and sex to give a longitudinal perspective on the drifting cortex (12 adults and juveniles total, 7 male and 5 female). Point-count techniques were applied across eight cross-sectional regions of interest using the starburst sampling pattern to quantify percent periosteal and endosteal primary lamellar bone at each diaphyseal level. The results of this study show a posterio-medial drift pattern in the humerus with a posterior rotational trend along the diaphysis. In the femur, we observed a consistent lateral to anteriolateral drift and an increase in primary lamellar bone area of both, periosteal and endosteal origin, towards the distal part of the diaphysis. These observations characterize drifting diaphyses in greater detail, raising important questions about how to resolve microscopic and macroscopic cross-sectional analysis towards a more complete understanding of bone growth and mechanical adaptation. Accounting for modeling drift has the potential to positively impact age and physical activity estimation, and explain some of the significant regional variation in bone histomorphology seen within (and between) bone cross-sections due to differing ages of tissue formation. More study is necessary, however, to discern between possible drift scenarios and characterize populational variation.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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