Study of the variations of fall induced hip fracture risk between right and left femurs using CT-based FEA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hip fracture of elderly people-suffering from osteoporosis-is a severe public health concern, which can be reduced by providing a prior assessment of hip fracture risk. Image-based finite element analysis (FEA) has been considered an effective computational tool to assess the hip fracture risk. Considering the femoral neck region is the weakest, fracture risk indicators (FRI) are evaluated for both single-legged stance and sideways fall configurations and are compared between left and right femurs of each subject. Quantitative Computed Tomography (QCT) scan datasets of thirty anonymous patients' left and right femora have been considered for the FE models, which have been simulated with an equal magnitude of load applied to the aforementioned configurations. The requirement of bilateral hip assessment in predicting the fracture risk has been explored in this study. RESULTS: Comparing the sideways fall and single-legged stance, the FRI varies by 64 to 74% at the superior aspects and by 14 to 19% at the inferior surfaces of both the femora. The results of this in vivo analysis clearly substantiate that the fracture is expected to initiate at the superior surface of femoral neck region if a patient falls from his/her standing height. The distributions of FRI between the femurs vary considerably, and the variability is significant at the superior aspects. The p value (= 0.02) obtained from paired sample t-Test yields p value ≤ 0.05, which shows the evidence of variability of the FRI distribution between left and right femurs. Moreover, the comparison of FRIs between the left and right femur of men and women shows that women are more susceptible to hip fracture than men. CONCLUSIONS: The results and statistical variation clearly signify a need for bilateral hip scanning in predicting hip fracture risk, which is clinically conducted, at present, based on one hip chosen randomly and may lead to inaccurate fracture prediction. This study, although preliminary, may play a crucial role in assessing the hip fractures of the geriatric population and thereby, reducing the cost of treatment by taking predictive measure.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».