Prescreening for Osteoporosis With Quantitative Ultrasound in Postmenopausal White Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Calcaneal quantitative ultrasound (QUS) is a readily accessible and radiation-free alternative to dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) for assessing bone mineral density (BMD). Results obtained from QUS measurement cannot directly be compared to DXA, since these techniques capture different bone-specific parameters. To identify individuals who are likely to have osteoporosis by DXA, device-specific thresholds have to be defined for QUS. This cross-sectional study evaluated the accuracy of QUS to identify postmenopausal women with osteoporosis, defined as a T score of -2.5 SDs or lower by DXA, and to calculate device-specific cutoff values for the QUS device investigated. METHODS: We assessed BMD at the lumbar spine, bilateral femoral neck, and total hip sites with DXA and QUS parameters of the right and left calcanei in a cohort of 245 postmenopausal treatment-naïve women between 40 and 82 years. Correlation coefficients for BMD and QUS parameters were calculated. Receiver operating characteristic curves were generated, and areas under the curves (AUCs) were evaluated. Cutoff values for QUS were defined. RESULTS: Calcaneal QUS had the ability to identify postmenopausal women with a T score of -2.5 or lower at the right hip (AUC, 0.887) and left femoral neck (AUC, 0.824). Cutoff values for the QUS T scores at the right (-1.455) and left (-1.480) calcanei were defined for screening purposes. CONCLUSIONS: This study provides insights into the comparative performance of QUS with DXA. Considering the diagnostic accuracy of this modality in comparison to DXA, it can be recommended as a prescreening tool to reduce the number of DXA screenings.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».