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Enregistrement W4391276082 · doi:10.1007/s10237-023-01812-4

Bone turnover and mineralisation kinetics control trabecular BMDD and apparent bone density: insights from a discrete statistical bone remodelling model

2024· article· en· W4391276082 sur OpenAlexaff
Natalia Mühl Castoldi, Edmund Pickering, Vittorio Sansalone, David M. L. Cooper, Peter Pivonka

Notice bibliographique

RevueBiomechanics and Modeling in Mechanobiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueQueensland University of Technology
Mots-clésBone remodelingBone formationBone histomorphometryKineticsChemistryMineralization (soil science)PhysicsTrabecular boneBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mechanical quality of trabecular bone is influenced by its mineral content and spatial distribution, which is controlled by bone remodelling and mineralisation. Mineralisation kinetics occur in two phases: a fast primary mineralisation and a secondary mineralisation that can last from several months to years. Variations in bone turnover and mineralisation kinetics can be observed in the bone mineral density distribution (BMDD). Here, we propose a statistical spatio-temporal bone remodelling model to study the effects of bone turnover (associated with the activation frequency $$\mathrm {Ac.f}$$ Ac . f ) and mineralisation kinetics (associated with secondary mineralisation $$T_\textrm{sec}$$ T sec ) on BMDD. In this model, individual basic multicellular units (BMUs) are activated discretely on trabecular surfaces that undergo typical bone remodelling periods. Our results highlight that trabecular BMDD is strongly regulated by $$\mathrm {Ac.f}$$ Ac . f and $$T_\textrm{sec}$$ T sec in a coupled way. Ca wt% increases with lower $$\mathrm {Ac.f}$$ Ac . f and short $$T_\textrm{sec}$$ T sec . For example, a $$\mathrm {Ac.f}=$$ Ac . f = 4 BMU/year/mm $$^3$$ 3 and $$T_\textrm{sec}$$ T sec = 8 years result in a mean Ca wt% of 25, which is in accordance with Ca wt% values reported in quantitative backscattered electron imaging (qBEI) experiments. However, for lower $$\mathrm {Ac.f}$$ Ac . f and shorter $$T_\textrm{sec}$$ T sec (from 0.5 to 4 years) one obtains a high Ca wt% and a very narrow skew BMDD to the right. This close link between $$\mathrm {Ac.f}$$ Ac . f and $$T_\textrm{sec}$$ T sec highlights the importance of considering both characteristics to draw meaningful conclusion about bone quality. Overall, this model represents a new approach to modelling healthy and diseased bone and can aid in developing deeper insights into disease states like osteoporosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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