Characterizing Bone Phenotypes Related to Skeletal Fragility Using Advanced Medical Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Summarize the recent literature that investigates how advanced medical imaging has contributed to our understanding of skeletal phenotypes and fracture risk across the lifespan. RECENT FINDINGS: Characterization of bone phenotypes on the macro-scale using advanced imaging has shown that while wide bones are generally stronger than narrow bones, they may be more susceptible to age-related declines in bone strength. On the micro-scale, HR-pQCT has been used to identify bone microarchitecture phenotypes that improve stratification of fracture risk based on phenotype-specific risk factors. Adolescence is a key phase for bone development, with distinct sex-specific growth patterns and significant within-sex bone property variability. However, longitudinal studies are needed to evaluate how early skeletal growth impacts adult bone phenotypes and fracture risk. Metabolic and rare bone diseases amplify fracture risk, but the interplay between bone phenotypes and disease remains unclear. Although bone phenotyping is a promising approach to improve fracture risk assessment, the clinical availability of advanced imaging is still limited. Consequently, alternative strategies for assessing and managing fracture risk include vertebral fracture assessment from clinically available medical imaging modalities/techniques or from fracture risk assessment tools based on clinical risk factors. Bone fragility is not solely determined by its density but by a combination of bone geometry, distribution of bone mass, microarchitecture, and the intrinsic material properties of bone tissue. As such, different individuals can exhibit distinct bone phenotypes, which may predispose them to be more vulnerable or resilient to certain perturbations that influence bone strength.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle