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Enregistrement W2982791772 · doi:10.1002/jbmr.3910

Bone Marrow and Muscle Fat Infiltration Are Correlated among Postmenopausal Women With Osteoporosis: The AMBERS Cohort Study

2019· article· en· W2982791772 sur OpenAlexafffund
Andy Kin On Wong, Abinaa Chandrakumar, Rachel Whyte, Shannon Reitsma, Hana Gillick, Anthony Pokhoy, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου, Jonathan D. Adachi

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensSt. Peter's HospitalMcMaster UniversityPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteHamilton Health SciencesUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineOsteoporosisCohortPostmenopausal womenBone marrowInternal medicinePhysiologyInfiltration (HVAC)Cohort studyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Bone and muscle have shown to interact, but little is known about fat within bone and muscle. Clinical studies have isolated fat within bone and muscle using MRI. In this cross-sectional study, we hypothesized that bone marrow adiposity and muscle adiposity are related and that this relationship is associated with osteoporosis. Postmenopausal women aged 60 to 85 years were recruited as part of the Appendicular Muscle and Bone Extension Research Study (AMBERS). Participants completed dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) of the hip and spine to diagnose osteoporosis. Muscle adiposity was measured with MRI at the 66% site of the leg. Fat segmentation was achieved using a semi-automated iterative threshold-optimizing algorithm (error < 5%). Peripheral quantitative computed tomography measured marrow density of the 4% distal tibia (surrogate for marrow fat) by threshold-based, edge-detection segmentations and by examining residuals from trabecular bone density regressed on trabecular tissue mineral density. Muscle adiposity from MRI was regressed on marrow density using linear regression. Models were further examined with an interaction with osteoporosis status. Among 312 women (aged 75.4 ± 5.9 years, body mass index [BMI] 29.5 ± 5.7 kg/m2), a larger amount of muscle fat was associated with lower marrow density at the 66% mid-tibia (B = 84.08 [27.56], p = 0.002) and at the 4% distal tibia (B = 129.17 [55.96], p = 0.022) after accounting for age, height, weight, average daily energy expenditure, hypertension, and diabetes. Interactions of this relationship with osteoporosis status were also significant. Upon probing these interactions, the relationships were significant only in women with osteoporosis but not in those without osteoporosis. Fat from bone marrow and muscle may be related to one another through the same phenomenon, which is likely also responsible for osteoporosis, but independent of hypertension and diabetes. More research should focus on the potential abnormalities in muscle and bone fat metabolism and mesenchymal cell commitment to fat within patients with osteoporosis. © 2019 American Society for Bone and Mineral Research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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