Modeling elemental strontium in human bone based on <i>in vivo</i> x-ray fluorescence measurements in osteoporotic females self-supplementing with strontium citrate.
Notice bibliographique
Résumé
An in-house custom I-125 excited in vivo x-ray fluorescence (IVXRF) system was used to perform bone strontium (Sr) measurements in individuals suffering from osteoporosis and/or osteopenia. These individuals, who were self-administering with Sr supplements of their choice, were measured frequently, ranging from weekly to biweekly to monthly, over four years, as part of the Ryerson and McMaster Sr in Bone Research Study. Based on these data collected, data from eight subjects were used to perform kinetic modeling of Sr in human bone. Power and exponential models were used to model the data based on one and two compartmental systems. Model parameters included: mean normalized baseline bone Sr signal, half-life and bone Sr uptake. A one compartmental exponential model applied to finger and ankle bone measurements gave half-lives of (508 ± 331) d and (232 ± 183) d, respectively, but did not show statistically significant differences (p = 0.087 96). However, the values fall within literature estimates. When a two compartmental model was applied to finger bone measurements, half-lives of (300 ± 163) d and (2201 ± 1662) d were observed. Ankle bone data gave half-lives of (156 ± 117) d and (1681 ± 744) d. A two sample t-test, assuming unequal variances, showed these half-lives to be statistically different in both the finger and ankle bone measurements (p = 0.0147 and p = 0.00711, respectively). Common kinetic parameters amongst the different subjects could not be unambiguously identified due to the wide scatter of data, leading to an inconclusive kinetic model. The wide distribution of data is suggested to be physiological since technical and positioning factors were eliminated as possible causes. This outcome indicates the need for a more controlled study and further understanding of the physiological mechanism of Sr absorption.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».