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Enregistrement W2152181331 · doi:10.1076/0167-6830(200006)1921-pft073

The correlation of clinical lacrimal bone density and thickness, established at the time of DCR surgery, with systemic bone mineral densitometry testing

2000· article· en· W2152181331 sur OpenAlexaff
James H. Oestreicher, Hans T. Chung, Jeffrey J. Hurwitz

Notice bibliographique

RevueOrbit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasolacrimal Duct Obstruction Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralOsteoporosisDensitometryBone densitySurgeryNuclear medicineDentistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND. Due to a growing concern with regard to the relationship between osteoporosis and fractures, we wished to examine the correlation of systemic bone density with lacrimal bone characteristics (thickness and density), as measured at the time of dacryocystorhinostomy (DCR). Significant correlation would suggest that oculoplastic surgeons may screen for osteoporosis during DCR. METHODS. A prospective study of the bone mineral density in patients (n=32) undergoing DCR was conducted. During DCR, the lacrimal bone thickness and density were estimated clinically. Postoperatively, the systemic bone density was measured by dual-energy x-ray absorptiometry (DEXA) scanning. The data were analyzed using Student's t-test, Pearson correlation and Pearson chi-square methods. RESULTS. Analyzed in a bivariate arrangement, significant correlation (p<0.05) was detected between the systemic bone density (as measured at two sites, the femoral head and lumbar spine) and the lacrimal bone characteristics (thickness and density). Therefore, the lower the lacrimal bone thickness or density, the lower the systemic bone density. INTERPRETATION. With the finding of significant correlation between lacrimal bone thickness and density and systemic bone density, oculoplastic surgeons can screen for osteoporosis during DCR. If low-density thin bone is encountered during DCR, the patient's general practitioner should be alerted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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