A preliminary dual-energy X-ray absorptiometry-based finite element model for assessing osteoporotic hip fracture risk
Notice bibliographique
Résumé
To more accurately assess osteoporotic hip fracture risk in a specific patient, a dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)-based finite element model was constructed from the patient's femur DXA image. The outermost contour of the femur bone segmented from the DXA image was used to generate a finite element mesh. Bone mechanical properties, such as Young's modulus, are correlated with areal bone mineral density (BMD) captured in the DXA image. A quasi-static loading condition representing a sideway fall was applied to the finite element model. Three fracture risk indices were introduced and expressed as ratios of internal forces caused by impact forces occurring in sideway fall to bone ultimate cross-section strength at the three critical locations, i.e. the femoral neck, the intertrochanteric region, and the subtrochanteric region. The proposed finite element modelling procedure was validated against six representative clinical cases extracted from the Manitoba BMD database, where initial and follow-up DXA images have been taken to monitor longitudinal variation of areal BMD in individual patients. It was found from the clinical validation that variations in the proposed fracture risk indices have the same trends as those indicated by the conventional areal BMD and T-score. In addition, by the three proposed fracture risk indices it is possible to further identify the specific fracture location. It was also found that for the same subject, the variations in the three fracture risk indices have quite different magnitudes, with intertrochanteric region the largest and subtrochanteric region the smallest, which is probably owing to the different content of trabecular and cortical bones in the three regions. With further development, it is promising that the proposed DXA-based finite element model will be a useful tool for accurate assessment of osteoporosis development and for treatment monitoring.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».