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Enregistrement W2766291952 · doi:10.1002/mp.12641

Assessment of the effect of strontium, lead, and aluminum in bone on dual‐energy x‐ray absorptiometry and quantitative ultrasound measurements: A phantom study

2017· article· en· W2766291952 sur OpenAlexafffund
Deok Hyun Jang, Eric Da Silva, Jahangir Tavakkoli, Lubomira Slatkovska, Angela M. Cheung, Ana Pejović‐Milić

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensOsteoporosis CanadaToronto Metropolitan UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésImaging phantomBone mineralStrontiumMaterials scienceOsteoporosisUltrasoundBiomedical engineeringNuclear medicineMedicineChemistryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Dual‐energy X‐ray absorptiometry (DXA) is the gold standard technique to measure areal bone mineral density (aBMD) for the diagnosis of osteoporosis. Because DXA relies on the attenuation of photon to estimate aBMD, deposition of bone‐seeking metallic elements such as strontium, lead, and aluminum that differ in atomic numbers from calcium can cause inaccurate estimation of aBMD. Quantitative ultrasound (QUS) is another technique available to assess bone health by measuring broadband ultrasound attenuation (BUA), speed of sound (SOS), and an empirically derived quantity called stiffness index (SI). Because the acoustic properties are not prone to significant change due to changes in microscopic atomic composition of bone, it is hypothesized that QUS is unaffected by the presence of bone‐seeking elements in the bone. The objective of this study was to investigate the effect of strontium, lead, and aluminum on DXA‐derived aBMD and QUS parameters using bone‐mimicking phantoms compatible with both techniques. Methods Bone‐mimicking phantoms were produced by homogeneously mixing finely powdered hydroxyapatite compounds that contain varying concentrations of strontium, lead, or aluminum with porcine gelatin solution. Seven strontium‐substituted phantoms were produced with varying molar ratio of Sr/(Sr + Ca) ranging from 0% to 2%. Four lead‐doped phantoms and four aluminum‐doped phantoms were constructed with the respective analyte concentrations ranging from 50 to 200 ppm. An additional 0 ppm phantom was produced to be used as a baseline for the lead and aluminum phantom measurements. All phantoms had uniform volumetric bone mineral density (vBMD) of 200 mg/cm 3 , and were assessed using a Hologic Horizon ® DXA device and a Hologic Sahara ® QUS device. Furthermore, theoretical aBMD bias for mol/mol% substitution of calcium with the three bone‐seeking elements was calculated. Results Strong positive linear relationship was found between aBMD measured by DXA and strontium concentration ( P < 0.001, r = 0.995). From the measurement of lead and aluminum phantoms using DXA, no statistically significant relationship was observed between aBMD and the analyte concentrations. For the QUS system, with an exception of BUA and lead concentration that exhibited statistically significant relationship ( P < 0.038, r = 0.899), no statistically significant change was observed in all QUS parameters with respect to the clinically relevant concentration of all three elements. The calculated theoretical aBMD bias induced by 1 mol/mol% substitution of calcium with strontium, lead, and aluminum were 10.8%, 4.6%, and −0.7%, respectively. Conclusion aBMD measured by DXA was prone to overestimation in the presence of strontium, but acoustic parameters measured by QUS are independent of strontium concentration. The deviation in aBMD induced by the clinically relevant concentrations of lead and aluminum under 200 ppm could not be detected using the Hologic Horizon ® DXA device. Furthermore, the SI measured by the QUS system was not affected by lead or aluminum concentrations used in this study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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