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Enregistrement W2148508563 · doi:10.1016/j.medengphy.2006.11.002

Accuracy of high-resolution peripheral quantitative computed tomography for measurement of bone quality

2007· article· en· W2148508563 sur OpenAlexaff
Joshua A. MacNeil, Steven K. Boyd

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative computed tomographyBone mineralNuclear medicineMaterials scienceBone densityBiomedical engineeringTomographyVoxelCadaverOsteoporosisMedicineRadiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of three-dimensional high-resolution peripheral in vivo quantitative computed tomography (HR-pQCT) (XtremeCT, Scanco Medical, Switzerland; voxel size 82 microm) provides a new approach to monitor micro-architectural bone changes longitudinally. The accuracy of HR-pQCT for three important determinants of bone quality, including bone mineral density (BMD), architectural measurements and bone mechanics, was determined through a comparison with micro-computed tomography (microCT) and dual energy X-ray absorptiometry (DXA). Forty measurements from 10 cadaver radii with low bone mass were scanned using the three modalities, and image registration was used for 3D data to ensure identical regions were analyzed. The areal BMD of DXA correlated well with volumetric BMD by HR-pQCT despite differences in dimensionality (R(2) = 0.69), and the correlation improved when non-dimensional bone mineral content was assessed (R(2) = 0.80). Morphological parameters measured by HR-pQCT in a standard patient analysis, including bone volume ratio, trabecular number, derived trabecular thickness, derived trabecular separation, and cortical thickness correlated well with muCT measures (R(2) = 0.59-0.96). Additionally, some non-metric parameters such as connectivity density (R(2) = 0.90) performed well. The mechanical stiffness assessed by finite element analysis of HR-pQCT images was generally higher than for microCT data due to resolution differences, and correlated well at the continuum level (R(2) = 0.73). The validation here of HR-pQCT against gold-standards microCT and DXA provides insight into the accuracy of the system, and suggests that in addition to the standard patient protocol, additional indices of bone quality including connectivity density and mechanical stiffness may be appropriate to include as part of a standard patient analysis for clinical monitoring of bone quality.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations388
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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