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Enregistrement W3172316115 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.19.2

Trabecular bone structural variation in the human postcranial skeleton

2019· article· en· W3172316115 sur OpenAlexaff
Timothy M. Ryan, Nicholas B. Stephens, Lily J Doershuk, Jaap P. P. Saers, Tea Jashashvili, Kristian J. Carlson, Jay T. Stock, Adam D. Gordon

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostcraniaTibiaFemurAnatomyHumerusSkeleton (computer programming)OsteoporosisVertebraMedicineBiologyPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern humans have relatively lightly built skeletons compared to other primates and earlier hominins which may predispose recent humans to bone‐related health risks such as osteopenia and osteoporosis. Although recent work suggests a relationship between higher activity/mobility and increased postcranial trabecular bone structure, the amount of variation in skeletal phenotype across modern humans and the role of declining activity/mobility and other factors in driving this variation remain unclear. The goal of this study is to characterize variation in trabecular bone structure in the human postcranial skeleton in relation to variation in subsistence strategy, mobility, and physical activity. The seventh cervical vertebral body, proximal humerus, proximal femur, and distal tibia from 60 young adult individuals from six populations were microCT scanned. These groups represented a behavioral/mobility gradient spanning from forager to post‐industrial populations. Bone volume fraction (BV/TV) and degree of anisotropy (DA) were quantified in the entire trabecular volume for each bone using Medtool 4.2. Results for each bone were mapped onto a 3D tetrahedral mesh and these meshes were registered using common morphological characters for visualization and analysis. For all groups BV/TV was highest in the cervical vertebra, followed by the proximal femur, distal tibia, and proximal humerus. DA was highest in the distal tibia, followed by the femur, humerus, and vertebra. The hunter‐gatherers had the highest BV/TV and lowest DA. Statistical comparisons of BV/TV and DA found significant differences among groups for the cervical vertebra (BV/TV) and distal tibia (BV/TV, DA). Comparisons of trabecular structure within each bone indicate broad similarities between groups with some unique patterns potentially reflective of behavioral and activity differences. The results demonstrate the potential for identifying functionally‐relevant trabecular bone patterns among skeletal elements, but indicate significant within and between individual variation that may obscure behavioral signals. The data may be useful in medical contexts looking to identify which postcranial elements are more diagnostic of or susceptible to osteopenia/osteoporosis, allowing for more targeted intervention. Support or Funding Information Funding: NSF BCS‐1719187, NSF BCS‐1719140 RCUK/BBSRC grant BB/R01292X/1. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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