Optimizing fracture management: Correlating the physical and mechanical properties of bone to computed tomography to generate an estimate of bone quality
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive estimates of bone quality are of great interest as they could potentially improve the diagnosis and treatments for bone disorders, such as osteoporosis, and could aid in preoperative planning of surgical interventions, improving patient outcomes in orthopaedic trauma.Quantitative computed tomography (QCT) is currently being investigated as a method of estimating structural bone mineral content (sBMC) and, thus, bone quality.However, the reported correlations between QCT and sBMC have been variable and the relationships reported between sBMC and the apparent elastic modulus (E*) of bone have been even more variable.A series of investigations are presented, relating QCT, sBMC, apparent density ( APP ) and the E* of bone.These studies were performed with the ultimate objective of determining the appropriateness of QCT as a predictor of the E* of bone and whether the E* of bone could be predicted from information regarding the sBMC and APP .The repeatability of the CT scanner and the protocol for scanner calibration were studied to determine the optimal method for calibrating QCT scans.It was determined Dr. John Schreiner, who was always willing to go all the way back to the basics to address my questions, and interested in hearing of any progress.On this line, I would also like to thank Dr. Manuela Kunz for her assistance and expertise in performing the registration of the specimens.
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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 | 0,001 |
| 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 ».