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Enregistrement W2137176269 · doi:10.1155/2014/791539

A Longitudinal Low Dose<i>μ</i>CT Analysis of Bone Healing in Mice: A Pilot Study

2014· article· en· W2137176269 sur OpenAlexafffund
Lu-Zhao Di, Vanessa Couture, Élisabeth Leblanc, Yasaman Alinejad, Jean-François Beaudoin, Roger Lecomte, François Berthod, Nathalie Faucheux, Frédéric Balg, Guillaume Grenier

Notice bibliographique

RevueAdvances in Orthopedics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital de l'Enfant-JésusUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMedicineBone healingNuclear medicineSurgeryDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low dose microcomputed tomography (μCT) is a recently matured technique that enables the study of longitudinal bone healing and the testing of experimental treatments for bone repair. This imaging technique has been used for studying craniofacial repair in mice but not in an orthopedic context. This is mainly due to the size of the defects (approximately 1.0 mm) in long bone, which heal rapidly and may thus negatively impact the assessment of the effectiveness of experimental treatments. We developed a longitudinal low dose μCT scan analysis method combined with a new image segmentation and extraction software using Hounsfield unit (HU) scores to quantitatively monitor bone healing in small femoral cortical defects in live mice. We were able to reproducibly quantify bone healing longitudinally over time with three observers. We used high speed intramedullary reaming to prolong healing in order to circumvent the rapid healing typical of small defects. Bone healing prolongation combined with μCT imaging to study small bone defects in live mice thus shows potential as a promising tool for future preclinical research on bone healing.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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