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Enregistrement W2520326365 · doi:10.1186/s12891-016-1238-x

In vivo precision of three HR-pQCT-derived finite element models of the distal radius and tibia in postmenopausal women

2016· article· en· W2520326365 sur OpenAlexafffund
Chantal E. Kawalilak, Saija Kontulainen, Morteza Amini, Joel L. Lanovaz, Wojciech P. Olszynski, James D. Johnston

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research FoundationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésQuantitative computed tomographyTibiaRADIUSMedicineNuclear medicineBiomedical engineeringBone mineralMaterials scienceMathematicsOsteoporosisAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The distal radius is the most common osteoporotic fracture site occurring in postmenopausal women. Finite element (FE) modeling is a non-invasive mathematical technique that can estimate bone strength using inputted geometry/micro-architecture and tissue material properties from computed tomographic images. Our first objective was to define and compare in vivo precision errors for three high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT, XtremeCT; Scanco) based FE models of the distal radius and tibia in postmenopausal women. Our second objective was to assess the role of scan interval, scan quality, and common region on precision errors of outcomes for each FE model. METHODS: Models included: single-tissue model (STM), cortical-trabecular dual-tissue model (DTM), and one scaled model using imaged bone mineral density (E-BMD). Using HR-pQCT, we scanned the distal radius and tibia of 34 postmenopausal women (74 ± 7 years), at two time points. Primary outcomes included: tissue stiffness, apparent modulus, average von Mises stress, and failure load. Precision errors (root-mean-squared coefficient of variation, CV%RMS) were calculated. Multivariate ANOVA was used to compare the mean of individual CV% among the 3 HR-pQCT-based FE models. Spearman correlations were used to characterize the associations between precision errors of all FE model outcomes and scan/time interval, scan quality, and common region. Significance was accepted at P < 0.05. RESULTS: At the distal radius, CV%RMS precision errors were <9 % (Range STM: 2.8-5.3 %; DTM: 2.9-5.4 %; E-BMD: 4.4-8.7 %). At the distal tibia, CV%RMS precision errors were <6 % (Range STM: 2.7-4.8 %; DTM: 2.9-3.8 %; E-BMD: 1.8-2.5 %). At the radius, Spearman correlations indicated associations between the common region and associated precision errors of the E-BMD-derived apparent modulus (ρ = -0.392; P < 0.001) and von Mises stress (ρ = -0.297; P = 0.007). CONCLUSION: Results suggest that the STM and DTM are more precise for modeling apparent modulus, average von Mises stress, and failure load at the distal radius. Precision errors were comparable for all three models at the distal tibia. Results indicate that the noted differences in precision error at the distal radius were associated with the common scan region, illustrating the importance of participant repositioning within the cast and reference line placement in the scout view during the scanning process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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