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Enregistrement W2313010659 · doi:10.1097/bcr.0000000000000241

Bone Mineral Density After Burn Injury and Its Relation to the Characteristics of Scar Tissue

2015· article· en· W2313010659 sur OpenAlexaboutno aff
Rabia Terzi, Murat Güven

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralN-terminal telopeptideParathyroid hormoneVitamin D and neurologyFemoral neckBone remodelingInternal medicineOsteocalcinVitaminSurgeryUrologyEndocrinologyOsteoporosisAlkaline phosphataseCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burn injuries are associated with the negative effects on the musculoskeletal system and are important causes of severe disabilities. The aim of this study was to evaluate bone mineral density (BMD), bone turnover markers, and 25(OH) vitamin D levels in male patients with sustained at least 1 year postburns involving more than 30% of the TBSA in comparison to a control group and evaluate the relation between the characteristics of scar tissue and BMD and 25(OH) vitamin D levels. The study included 25 male patients who previously sustained burn injuries involving more than 30% of the TBSA and 20 healthy subjects as the control group. The burn scars were assessed using the Modified Vancouver Scar Scale Score (MVSSS). BMD at the lumbar spine and femoral neck were measured. The blood tests included calcium, phosphorus, bone-specific alkaline phosphatase, thyroid stimulating hormone, parathyroid hormone, 25(OH) vitamin D, osteocalcin, and β-isomerized form C-terminal telopeptide of type I collagen. The femoral neck z score and bone mass density values, 25(OH) vitamin D3, and bone-specific ALP were significantly lower in injured compared with the control group. There was a negative correlation between MVSSS and vitamin D levels. Femoral bone loss should be taken into consideration in patients who sustain burn injuries and preventive treatment strategies must be adopted in the early treatment of burn injuries. Particularly in patients with high MVSSS should be evaluated for possible vitamin D deficiency during the long term.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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