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Enregistrement W2534433913 · doi:10.1182/blood.v108.11.3829.3829

Vertebral Abnormalities by Spine Morphometry in Thalassemia.

2006· article· en· W2534433913 sur OpenAlexaff
Maria G. Vogiatzi, Eric A. Macklin, Robert J. Schneider, Joseph M. Lane, Irina Chaikodinov, Nancy F. Olivieri, Melanie Kirby, Elliott Vichinky, Ellen B. Fung, Janet Kwiatkowski, Melody J. Cunningham, Patricia J. Giardina

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralBeta thalassemiaThalassemiaOdds ratioBone remodelingInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The Thalassemia Clinical Research Network previously reported a high prevalence of low bone mass in thalassemia (thal) despite current treatment practices. Currently we report the association of vertebral compression fractures (frs) and vertebral (vert) growth disturbances with bone pain, bone mass, bone turnover and therapies in thal. Methods: Vert frs (T10-L4) were assessed by morphometry. Vert compression frs by quantitative assessment (Fr-qt) were defined as anterior or mid-vert hts at least 25% shorter than posterior hts or average vert ht at least 25% shorter than hts of adjacent vert. Frs by qualitative assessment (Fr-ql) and growth plate (GP) abnormalities were determined. Bone mineral density by DXA and bone turnover markers were measured. Results: 353 thal pts were studied 64% beta-thal major (beta-TM) 12% beta-thal Intermedia 11% E/beta-thal 11% HbH 1% alpha thal 1% stem cell transplant pts, mean age 23 (SD 12 yrs, range 6 – 75 yrs). General bone pain and back pain were self-reported for the 30 days prior to morphometry by 34% and 26% pts, respectively. Fr-qt occurred in 41 (12%) and Fr-ql in 9 (2.5%), while only 7 pts (2%) had a history of vertebral fr and prevalence did not differ by type of thal or gender. Fr-qt and Fr-ql prevalence increased with age (Fr-qt p < 0.1; Fr-ql p < 0.001). After controlling for age, lumbar DXA Z or T scores were negatively associated with frs (odds ratio for 1-SD increase: Fr-qt 0.670, 95% CI 0.488 to 0.921, p = 0.01; Fr-ql 0.303, 95% CI 0.125 to 0.730, p < 0.01). Hypertransfusion, yrs or onset of chelation, serum transferrin receptor or ferritin did not correlate with frs after controlling for age. Decreased ht Z score (p < 0.01) and growth hormone deficiency (GHD) (p = 0.01) were associated with higher risk for Fr-qt after correcting for age. Hypogonadism was also associated with Fr-qt but not after correction for age (odds ratio 1.916, 95% CI 0.927 to 3.959 p = 0.08). Presence of Fr-ql but not Fr-qt was correlated with generalized bone and back pain specifically (Fr-ql vs. back pain odds ratio 11.05, 95% CI 2.035 to 110.2, p = 0.001). GP abnormalities were present in 30 pts (9%), including 7 (2%) who also had Fr-qt. Prevalence of GP did not differ by gender but was more common in beta-TM pts (13%), E-beta thal (5%) and among all others (0%) (p=0.04). In beta-TM pts, lumbar DXA Z or T scores (p < 0.01), ht Z scores (p < 0.001) and age that chelation was started (p < 0.01) were all negatively associated with GP abnormalities after controlling for age. Hypogonadism (p = 0.001) and GHD (p = 0.04) were positively associated with GP abnormalities after controlling for age. Presence of GP was not correlated with either general bone pain or back pain specifically. Conclusions: Morphometry identified vert abnormalities in 18% of thal pts. These included moderate to severe vert wedging or GP disturbances. A subgroup of pts (2.5%) also had vert compression frs by radiologic assessment. Morphometry vert lesions were associated with low bone mass. Back pain was strongly correlated with radiologic frs but not with other lesions seen by morphometry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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