Clinical Utility of Thigh and Mid‐Thigh Dual‐Energy x‐Ray Absorptiometry to Identify Bone and Muscle Loss
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sarcopenia and osteoporosis are highly prevalent syndromes in older people, characterized by loss of muscle and bone tissue, and related to adverse outcomes. Previous reports indicate mid‐thigh dual‐energy X‐ray absorptiometry (DXA) is well suited for the simultaneous assessment of bone, muscle, and fat mass in a single scan. Using cross‐sectional clinical data and whole‐body DXA images of 1322 community‐dwelling adults from the Geelong Osteoporosis Study (57% women, median age 59 years), bone and lean mass were quantified in three unconventional regions of interest (ROIs): (i) a 2.6‐cm‐thick slice of mid‐thigh, (ii) a 13‐cm‐thick slice of mid‐thigh, and (iii) the whole thigh. Conventional indices of tissue mass were also calculated (appendicular lean mass [ALM] and bone mineral density [BMD] of lumbar spine, hip, and femoral neck). The performance of thigh ROIs in identifying osteoporosis, osteopenia, low lean mass and strength, past falls, and fractures was evaluated. All thigh regions (especially whole thigh) performed well in identifying osteoporosis (area under the receiver‐operating characteristic [ROC] curve [AUC] > 0.8) and low lean mass (AUC >0.95), but they performed worse in the diagnosis of osteopenia (AUC 0.7–0.8). All thigh regions were equivalent to ALM in discrimination of poor handgrip strength, gait speed, past falls, and fractures. BMD in conventional regions was more strongly associated with past fractures than thigh ROIs. In addition to being faster and easier to quantify, mid‐thigh tissue masses can be used for identifying osteoporosis and low lean mass. They are also equivalent to conventional ROIs in their associations with muscle performance, past falls, and fractures; however, further validation is required for the prediction of fractures. © 2022 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».