Transferability of bone phenotyping and fracture risk assessment by μFRAC from first-generation high-resolution peripheral quantitative computed tomography to second-generation scan data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The continued development of high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) has led to a second-generation scanner with higher resolution and longer scan region. However, large multicenter prospective cohorts were collected with first-generation HR-pQCT and have been used to develop bone phenotyping and fracture risk prediction (μFRAC) models. This study establishes whether there is sufficient universality of these first-generation trained models for use with second-generation scan data. METHODS: HR-pQCT data were collected for a cohort of 60 individuals, who had been scanned on both first- and second-generation scanners on the same day to establish the universality of the HR-pQCT models. These data were each used as input to first-generation trained bone microarchitecture models for bone phenotyping and fracture risk prediction, and their outputs were compared for each study participant. Reproducibility of the models were assessed using same-day repeat scans obtained from first-generation (n = 37) and second-generation (n = 74) scanners. RESULTS: Across scanner generations, the bone phenotyping model performed with an accuracy of 93.1%. Similarly, the 5-year fracture risk assessment by μFRAC was well correlated with a Pearson's (r) correlation coefficient of r > 0.83 for the three variations of μFRAC (varying inclusion of clinical risk factors, finite element analysis, and dual X-ray absorptiometry). The first-generation reproducibility cohort performed with an accuracy for categorical assignment of 100% (bone phenotyping) and a correlation coefficient of 0.99 (μFRAC), whereas the second-generation reproducibility cohort performed with an accuracy of 96.4% (bone phenotyping) and a correlation coefficient of 0.99 (μFRAC). CONCLUSION: We demonstrated that bone microarchitecture models trained using first-generation scan data generalize well to second-generation scans, performing with a high level of accuracy and reproducibility. Less than 4% of individuals' estimated fracture risk led to a change in treatment threshold, and in general, these dissimilar outcomes using second-generation data tended to be more conservative.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».