Vertebral Fractures: Which Radiological Criteria Are Better Associated With the Clinical Course of Osteoporosis?
Notice bibliographique
Résumé
Study Purpose: Morphometric methods categorize potential osteoporotic vertebral fractures (OVF) on the basis of loss of vertebral height. A particular example is the widely used semiquantitative morphometric tool proposed by Genant (GSQ). A newer morphologic algorithm-based qualitative (mABQ) tool focuses on vertebral end-plate damage in recognizing OVF. We used data from both sexes in the Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos) to compare the 2 methods in identifying OVF at baseline and during 10 years of follow-up. Materials and Methods: We obtained lateral thoracic and lumbar spinal radiographs (T4-L4) 3 times, at 5-year intervals, in 828 participants of the population-based CaMos. Logistic regressions were used to study the association of 10-year changes in bone mineral density (BMD) with incident fractures. Results: At baseline, 161 participants had grade 1 and 32 had grade 2 GSQ OVF; over the next 10 years, only 9 of these participants had sustained incident GSQ OVF. Contrastingly, 21 participants at baseline had grade 1 and 48 grade 2 mABQ events; over the next 10 years, 79 subjects experienced incident grade 1 or grade 2 mABQ events. Thus, incident grades 1 and 2 morphologic fractures were 8 times more common than morphometric deformities alone. Each 10-year decrease of 0.01 g/cm 2 in total hip BMD was associated with a 4.1% (95% CI: 0.7-7.3) higher odds of having an incident vertebral fracture. Conclusions: This analysis further suggests that morphometric deformities and morphologic fractures constitute distinct entities; morphologic fractures conform more closely to the expected epidemiology of OVF.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».