Bone Microarchitecture Changes in Peri- and Post-Menopausal Women: Cortical Porosity is a Marker for Accelerated Change During Menopause
Notice bibliographique
Résumé
During menopause, accelerated bone loss occurs, accompanied by bone microarchitecture changes. This has primarily been characterized with cross sectional dual x-ray absorptiometry (DXA). Our longitudinal study aims to compare rate of change (ROC) in bone microarchitectural parameters in peri- and post-menopausal women using high resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT).Participants were selected from the Calgary Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos) from menopause information provided by questionnaire (stage 1-5). The peri-menopause group (n=26) includes women beginning menopause transition to nearing the end (stage 2-4). The post-menopause group (n=65) had completed the midlife process (stage 5). HR-pQCT (Scanco Medical, Switzerland) non-dominant radius and left tibia scans provided baseline and follow-up (average=5.5yrs) assessments of bone mineral density, total area (Tt.Ar) and cortical porosity (Ct.Po). To compare repeat scans, automated 3D image registration was conducted (IPL software). T-tests compared differences between groups.Both groups lost radius and tibia bone density. ROC between groups was not different at the radius. In contrast, tibia Tt.Ar and Ct.Po ROC differed. Peri-menopausal women experienced accelerated Ct.Po change compared to post-menopausal women (9.0 and 6.3%/yr respectively, p=0.046) and less Tt.Ar change (0.06 and 0.13%/yr, p=0.017). Increased ROC in Ct.Po observed in peri-menopausal women is consistent with data showing increased bone remodeling during menopause, with inadequate repair. Similarly, Tt.Ar is known to increase with age, as observed in both groups, but appears to occur at a faster rate post-menopause. This is the first longitudinal study at high resolution to investigate longitudinal microarchitecture changes during and after menopause.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».