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Enregistrement W4220984482 · doi:10.7287/peerj.13092v0.1/reviews/2

Peer Review #2 of "Reference values for bone density and bone mineral content from 5 to 80 years old in a province of Chile (v0.1)"

2022· peer-review· en· W4220984482 sur OpenAlexfundno aff
Marco Cossio‐Bolaños, Rubén Vidal-Espinoza, Marco Cossio‐Bolaños, Luís Felipe, Castelli Correia De Campos, Cynthia Lee Andruske, Camilo Urra-Albornoz, Fernando Alvear-Vasquez, Rossana Campos, Felipe Castelli, Correia De Campos, Rossana Gómez‐Campos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésBone mineral contentBone mineralMineralMedicineBiologyInternal medicineOsteoporosisEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The assessment of bone health throughout the life cycle is essential to determine fracture risk.The objectives of the work were a) compare bone mineral density and content with international references from the United States, b) determine maximum bone mass, c) propose references for bone health measurements from age 5 to 80 years old.Methods: Research was carried out on 5,416 subjects.Weight and height were measured.Body Mass Index (BMI) was calculated.The total body was scanned using dual energy X-ray absorptiometry (DXA).Information was extracted from the bone health measures [Bone mineral density (BMD) and bone mineral content (BMC)] for both sexes, according to pediatric and adult software.Results and Discussion: Differences were identified between the mean values of Chilean and American men for BMD (~0.03 to 0.11 g/cm2) and BMC (~0.15 to 0.46 g).The Chilean females showed average values for BMD similar to the US references (~ -0.01 to 0.02 g/cm2).At the same time, they were relatively higher for BMC (~ 0.07 to 0.33g).The cubic polynomial regression model reflected a relationship between BMD and BMC with chronological age in both sexes.For males, R 2 was higher (R 2 = 0.72 and 0.75) than for females (R 2 = 0.59 and 0.66).The estimate of maximum Bone Mass (MBM) for males emerged at 30 years old (1.45±0.18g/cm 2 of BMD and 3.57±0.60g of BMC) and for females at age 28 (1.22±0.13g/cm 2 of BMD and 2.57±0.44g of BMC).The LMS technique was used to generate smoothed percentiles for BMD and BMC by age and sex.Results showed that maximum bone mass occurred in PeerJ reviewing

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3250,215

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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