Bone Marrow Adiposity, Bone Mineral Density and Wnt/β-catenin Pathway Inhibitors Levels in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Marrow adipose tissue (MAT) is known to accumulate in patients with chronic kidney disease. This pilot study aimed to evaluate bone mineral density (BMD), MAT, visceral adipose tissue (VAT), and subcutaneous adipose tissue (SAT) using computed tomography (CT) scans and to explore correlations between bone parameters, circulating Wnt/β-catenin pathway inhibitor levels, and adipose tissue parameters. METHODS: Single-center cross-sectional pilot study conducted in hemodialysis patients at the Centre Universitaire de Québec, Hôtel-Dieu de Québec hospital, Canada. CT-scan slices were acquired at the levels of the hip, L3 vertebra, and tibia. Volumetric and areal BMD, tibia cortical thickness, VAT and SAT area, and fat marrow index (FMI) were analyzed using the Mindways QCT Pro software. Blood levels of sclerostin, dickkopf-related protein 1 (DKK1), fibroblast growth factor 23, and α-Klotho were assessed. Spearman's rho test was used to evaluate correlations. RESULTS: Fifteen hemodialysis patients (median age, 75 [66-82] years; 80% male; dialysis vintage, 39.3 [27.4-71.0] months) were included. While inverse correlations were obtained between L3 FMI and BMD, positive correlations were found between proximal tibial FMI and vertebral and tibial BMD, as well as with tibial (proximal and distal) cortical thickness. VAT had a positive correlation with α-Klotho levels, whereas L3 FMI had a negative correlation with DKK1 levels. CONCLUSIONS: CT-scan allows simultaneous evaluation of bone and marrow adiposity in dialysis patients. Correlations between MAT and BMD vary depending on the bone site evaluated. DKK1 and α-Klotho levels correlate with adipose tissue accumulation in dialysis patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».