The Choice of Normative Pediatric Reference Database Changes Spine Bone Mineral Density Z-Scores But Not the Relationship Between Bone Mineral Density and Prevalent Vertebral Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our objectives were to assess the magnitude of the disparity in lumbar spine bone mineral density (LSBMD) Z-scores generated by different reference databases and to evaluate whether the relationship between LSBMD Z-scores and vertebral fractures (VF) varies by choice of database. PATIENTS AND DESIGN: Children with leukemia underwent LSBMD by cross-calibrated dual-energy x-ray absorptiometry, with Z-scores generated according to Hologic and Lunar databases. VF were assessed by the Genant method on spine radiographs. Logistic regression was used to assess the association between fractures and LSBMD Z-scores. Net reclassification improvement and area under the receiver operating characteristic curve were calculated to assess the predictive accuracy of LSBMD Z-scores for VF. RESULTS: For the 186 children from 0 to 18 years of age, 6 different age ranges were studied. The Z-scores generated for the 0 to 18 group were highly correlated (r ≥ 0.90), but the proportion of children with LSBMD Z-scores ≤-2.0 among those with VF varied substantially (from 38-66%). Odds ratios (OR) for the association between LSBMD Z-score and VF were similar regardless of database (OR = 1.92, 95% confidence interval 1.44, 2.56 to OR = 2.70, 95% confidence interval 1.70, 4.28). Area under the receiver operating characteristic curve and net reclassification improvement ranged from 0.71 to 0.75 and -0.15 to 0.07, respectively. CONCLUSIONS: Although the use of a LSBMD Z-score threshold as part of the definition of osteoporosis in a child with VF does not appear valid, the study of relationships between BMD and VF is valid regardless of the BMD database that is used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».