MRI‐Measured Bone Marrow Adipose Tissue is Strongly Negatively Associated With DXA‐Measured Bone Mineral
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that bone marrow adipose tissue (BMAT) might play a role in the pathogenesis of osteoporosis. Previous research using regional magnetic resonance spectroscopy (MRS) methods to measure BMAT reported inconsistent findings on the relationship between BMAT and Dual‐Energy Absorptiometry (DXA) ‐measured bone mineral density (BMD). In the present study we evaluated 52 healthy women (age 18–88 yrs, mean±SD, 48.4 ± 17.7 yrs; BMI, 24.5 ± 4.6 kg/m 2 ) with T1‐weighted whole‐body MRI‐measured total body adipose tissue (TBAT) and pelvic BMAT using conventional image segmentation methods (sliceOmatic 4.2, Tomovision Inc., Montreal). Total body and regional BMD was measured by whole body DXA (GE Lunar DPX, software version 4.7). A high correlation was observed between pelvic BMAT and BMD (total body BMD r = −0.723, p < 0.001; pelvic BMD r = −0.627, p < 0.001). The association between BMAT and BMD remained strong even after adjusting for age, BMI, and TBAT (total body BMD r =‐0.498, p < 0.001; pelvic BMD r= −0.449, p < 0.001). Pelvic BMAT was also highly correlated with age (r = 0.723, p < 0.001) but not with TBAT (r = −0.206, p = 0.15). Conclusions: MRI‐measured BMAT is strongly correlated with DXA‐measured BMD; and additional studies are needed to establish the extent to which these observations represent biological relations or DXA measurement artifacts.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».