Exploring radiogrammetry beyond the second metacarpal: Using the third, fourth, and fifth metacarpals to quantify cortical bone
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Traditional metacarpal radiogrammetry, a method for quantifying cortical bone in metacarpals to identify bone loss, typically relies on the presence of an unaltered or undamaged second metacarpal. This study compares the cortical indices of the second to the third, fourth, and fifth metacarpals to test if an additional metacarpal can be used as substitute when the second metacarpal is not available for study. METHODS: Hand and wrist radiographs from the Burlington Growth Study, belonging to 56 individuals (28 females; 28 males) between 18 and 20 years old, were included in this study. Cortical indices were calculated for metacarpals two through five. Cortical index differences were statistically compared by sex, and the second metacarpal cortical indices were correlated with those of the third, fourth, and fifth metacarpals. RESULTS: The third, fourth, and fifth metacarpal cortical indices were all significantly correlated with the second metacarpal cortical indices for both females and males (p < .05). Cortical indices of the second metacarpal were most strongly correlated with those of the third metacarpal (females r = .644, p < .001; males r = .643, p < .001). CONCLUSION: The results of this study indicate that the third, fourth, or fifth metacarpal may serve as substitutes for cortical index analyses when the second metacarpal is unavailable or unsuitable for analysis. While the second metacarpal should remain the primary choice in radiogrammetry analyses, the third metacarpal is the most suitable alternative for quantitative analyses of cortical bone.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».