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Enregistrement W2788739250 · doi:10.1148/radiol.2017170138

3-T MR Imaging of Proximal Femur Microarchitecture in Subjects with and without Fragility Fracture and Nonosteoporotic Proximal Femur Bone Mineral Density

2018· article· en· W2788739250 sur OpenAlexfundno aff
Gregory Chang, Chamith S. Rajapakse, Cheng Chen, Arakua Welbeck, Kenneth A. Egol, Ravinder R. Regatte, Punam K. Saha, Stephen Honig

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesSchool of Medicine, New York UniversityYork UniversityRadiological Society of North America
Mots-clésMedicineFemoral neckBone mineralFemurNuclear medicineOsteoporosisFRAXMagnetic resonance imagingTrochanterTrabecular bone scoreRadiologySurgeryInternal medicineQuantitative computed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To determine if 3-T magnetic resonance (MR) imaging of proximal femur microarchitecture can allow discrimination of subjects with and without fragility fracture who do not have osteoporotic proximal femur bone mineral density (BMD). Materials and Methods Sixty postmenopausal women (30 with and 30 without fragility fracture) who had BMD T scores of greater than −2.5 in the hip were recruited. All subjects underwent dual-energy x-ray absorptiometry to assess BMD and 3-T MR imaging of the same hip to assess bone microarchitecture. World Health Organization Fracture Risk Assessment Tool (FRAX) scores were also computed. We used the Mann-Whitney test, receiver operating characteristics analyses, and Spearman correlation estimates to assess differences between groups, discriminatory ability with parameters, and correlations among BMD, microarchitecture, and FRAX scores. Results Patients with versus without fracture showed a lower trabecular plate-to-rod ratio (median, 2.41 vs 4.53, respectively), lower trabecular plate width (0.556 mm vs 0.630 mm, respectively), and lower trabecular thickness (0.114 mm vs 0.126 mm) within the femoral neck, and higher trabecular rod disruption (43.5 vs 19.0, respectively), higher trabecular separation (0.378 mm vs 0.323 mm, respectively), and lower trabecular number (0.158 vs 0.192, respectively), lower trabecular connectivity (0.015 vs 0.027, respectively) and lower trabecular plate-to-rod ratio (6.38 vs 8.09, respectively) in the greater trochanter (P < .05 for all). Trabecular plate-to-rod ratio, plate width, and thickness within the femoral neck (areas under the curve [AUCs], 0.654–0.683) and trabecular rod disruption, number, connectivity, plate-to-rod ratio, and separation within the greater trochanter (AUCs, 0.662–0.694) allowed discrimination of patients with fracture from control subjects. Femoral neck, total hip, and spine BMD did not differ between and did not allow discrimination between groups. FRAX scores including and not including BMD allowed discrimination between groups (AUCs, 0.681–0.773). Two-factor models (one MR imaging microarchitectural parameter plus a FRAX score without BMD) allowed discrimination between groups (AUCs, 0.702–0.806). There were no linear correlations between BMD and microarchitectural parameters (Spearman ρ, −0.198 to 0.196). Conclusion 3-T MR imaging of proximal femur microarchitecture allows discrimination between subjects with and without fragility fracture who have BMD T scores of greater than −2.5 and may provide different information about bone quality than that provided by dual-energy x-ray absorptiometry. © RSNA, 2018

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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