Characterising cortical density in the mid-tibia: intra-individual variation in adolescent girls and boys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inter-individual differences in cortical bone volumetric density (CoD), such as those related to sex, are a product of differences in remodelling rates. While cortical bone is often treated as a uniform tissue, remodelling rates also vary within individual bones. This level of adaptation has largely been overlooked in analyses of peripheral quantitative computed tomography (pQCT) images. Further, such variation in CoD has never been assessed in growing bones. We hypothesised that CoD varied significantly within the same cross-section of the mid-tibia of adolescents. We further hypothesised that due to the profound impact of oestrogen on remodelling, this variation would be different between sexes. METHODS: Subjects were 183 adolescents (99 girls and 84 boys) in grade 6 and 7 with a mean age of 12.1 years. We used age at peak height velocity to adjust for maturational differences between sexes. Image data from a mid-tibia pQCT scan of each subject were assessed regionally within eight sectors distributed about the cortex and aligned by the anterior tibial crest. We used a repeated measures general linear model to assess intra-individual variation in CoD while controlling for differences in ethnicity, maturity, height, weight, physical activity level and total cross-sectional bone area (ToA). RESULTS: Sector based variation in CoD was significant (p<0.001), with the anterior cortex having lower density than the posterior cortex. The largest percentage difference (anterior vs posteromedial sectors) was 12.2%. A significant sector*sex interaction (p = 0.018) was detected; however, its impact was relatively small with girls having 1.1-3.6% denser bones than boys depending on the sector (2.7% average difference). CONCLUSIONS: The magnitude of the variation in CoD across sectors within individuals of both sex was far greater than the mean differences between the sexes. This finding indicates that the microstructural variation within the mid-tibia is detectable by pQCT and its magnitude suggests an important level of adaptation to loading.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».