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Enregistrement W2607286522 · doi:10.1111/nep.13016

Use of dual energy X‐ray absorptiometry, the trabecular bone score and quantitative computed tomography in the evaluation of chronic kidney disease‐mineral and bone disorders

2017· review· en· W2607286522 sur OpenAlexaff
Nicholas Pocock

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFRAXMedicineQuantitative computed tomographyKidney diseaseTrabecular bone scoreOsteoporosisBone mineralOsteopeniaDual-energy X-ray absorptiometryBone densityInternal medicineRadiologyOsteoporotic fracture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In subjects with chronic kidney disease (CKD) who suffer a minimal trauma fracture, the problem is to differentiate between osteoporosis and the various forms of renal bone disease associated with CKD-mineral and bone disorder. This problem is exacerbated by the fact that renal osteodystrophy may coexist with osteoporosis. The World Health Organization's bone mineral density (BMD) criteria for osteopenia ( -2.5 < T-score < -1.0) and osteoporosis (a T-score ≤ -2.5) may be used in patients with CKD stages 1-3. In CKD stages 4-5, BMD by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) is less predictive and may underestimate fracture risk. The development of absolute fracture risk (AFR) algorithms, such as FRAX® and the Garvan absolute fracture risk calculator, to predict risk of fracture over a given time (usually 10 years) aims to incorporate non-BMD risk factors into the clinical assessment. FRAX® has been shown to be useful to assess fracture risk in CKD but may underestimate fracture risk in advanced CKD. The trabecular bone score is a measure of grey scale homogeneity obtained from spine DXA, which correlates to trabecular microarchitecture and is an independent risk factor for fracture. Recent data demonstrate the potential utility of the trabecular bone score adjustment of AFR through the FRAX® algorithm in subjects with CKD. Parameters of bone microarchitecture using peripheral quantitative computed tomography (pQCT) or high-resolution pQCT are also able to discriminate fracture status in subjects with CKD. However, there are at present no convincing data that the addition of pQCT or high-resolution pQCT parameters to DXA BMD improves fracture discrimination. More advanced estimates of bone strength derived from measurements of micro-architecture, by QCT-derived finite element analysis may be incorporated into AFR algorithms in the future.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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