Precision of pQCT-measured total, trabecular and cortical bone area, content, density and estimated bone strength in children.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To define pQCT precision errors, least-significant-changes, and identify associated factors for bone outcomes at the radius and tibia in children. METHODS: ) and 95% limits-of-agreement to characterize repeatability across scan quality and least-significant-changes for bone outcomes at distal (total and trabecular area, content and density; and compressive bone strength) and shaft sites (total area and content; cortical area content, density and thickness; and torsional bone strength). We used Spearman's rho to identify associations between CV% and time between measurements, child's age or anthropometrics. RESULTS: ranged from 4% (total density) to 19% (trabecular content) at the distal radius, 4% (cortical content) to 8% (cortical thickness) at the radius shaft, 2% (total density) to 14% (trabecular content) at the distal tibia and from 2% (cortical content) to 6% (bone strength) at the tibia shaft. Precision errors were within 95% limits-of-agreement across scan quality. Age was associated (rho -0.4 to -0.5, p⟨0.05) with CV% at the tibia. CONCLUSION: ⟨5%) in children.
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 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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».