e06 High bone density: too much of a good thing?
Notice bibliographique
Résumé
Background: We would like to present the case of a 49 year old female referred to the osteoporosis clinic following a bone scan that demonstrated intense, diffuse symmetrical uptake, in keeping with a metabolic super scan. The bone scan was prompted following an incidental finding of increased bone density on chest radiograph. Methods: A CT chest, abdo, pelvis also demonstrated widespread increased bone density, with no abnormalities seen in the spleen, liver of kidneys. No evidence of lymph nodes was noted. She had a background of psoriatic arthritis not on DMARD therapy, congenital cataracts, vitamin B12 deficiency (treated) and Downs’s syndrome. She denied any history of urticarial rash or old factory dysfunction. There is no history of bowel disturbances, recurrent infections of fractures. She denied increased fluoride intake, or large amounts of tea consumption. There is a family history in her mother of osteoporosis, but nil else of note. The endocrinologists have reviewed her and excluded any endocrine cause for her high bone density. DEXA scan conducted revealed elevated Z and T scores suggestive of high bone mass, spine predominant. Lumber spine T score 5.3 and Z score 6. Neck of femur both T and Z scores 1.7. Differentials include myelosclerosis, fluorosis, mastocytosis, hyperparathyroidism, osteomalacia, renal osteodystrophy or widespread Paget’s disease. Blood test showed normal FBC, PTH, TSH and anti-TTG was negative, Vitamin D 82. Alkaline phosphatase remained persistently high at 286. Protein electrophoresis was normal. Hepatitis C screen negative. Serum tryptase within normal limits.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».