Use of FTIR Spectroscopic Imaging to Identify Parameters Associated With Fragility Fracture
Notice bibliographique
Résumé
BMD does not entirely explain an individual's risk of fracture. The purpose of this study was to assess whether specific differences in spatially resolved bone composition also contribute to fracture risk. These differences were assessed using Fourier transform infrared spectroscopic imaging (FTIRI) and analyzed through multiple logistic regression. Models were constructed to determine whether FTIRI measured parameters describing mineral content, mineral crystal size and perfection, and collagen maturity were associated with fracture. Cortical and cancellous bone were independently evaluated in iliac crest biopsies from 54 women (32 with fractures, 22 without) who had significantly different spine but not hip BMDs and ranged in age from 30 to 83 yr. The parameters that were significantly associated with fracture in the model were cortical and cancellous collagen maturity (increased with increased fracture risk), cortical mineral/matrix ratio (higher with increased fracture risk), and cancellous crystallinity (increased with increased fracture risk). As expected, because of its correlation with cortical but not cancellous bone density, hip BMD was significantly associated with fracture risk in the cortical but not the cancellous model. This research suggests that additional parameters associated with fracture risk should be targeted for therapies for osteoporosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».