Validity of an ultrasound device to measure bone mineral density
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to examine the validity and reliability of the UltraScan650™, a portable ultrasound device, used to measure BMD at the 1/3rd radius position. Fifty‐two female first responders and healthcare providers were assessed using DXA (forearm, femur, lumbar, and total body) and the UltraScan650™. Fat and lean mass were also assessed using the DXA. Pearson correlations, Bland–Altman plots, t ‐tests, and linear regressions were used to assess validity. Intra‐class correlation (ICC) coefficients were used to assess reliability. Inter‐rater reliability and repeatability were good (ICC = 0.896 [0.818; 0.942], p < 0.001) and excellent (ICC = 0.917 [0.785; 0.989], p < 0.001), respectively. BMD as measured by the UltraScan650™ was weakly correlated to the DXA ( r = 0.382 [0.121; 0.593], p = 0.0052). Bland–Altman plots revealed that the UltraScan650™ underestimated BMD (−0.0569 g/cm 2 ), this was confirmed with a significant paired t ‐test ( p < 0.001). A linear regression was performed (0.4744 × UltraScan650™ + 0.4170) to provide more information as to the issue of agreement. Bland–Altman plots revealed a negligible bias, supported by a paired t ‐test ( p = 0.9978). Pearson's correlation revealed a significant relationship ( r = −0.771 [−0.862; −0.631], p < 0.0001) between adjusted UltraScan650™—DXA and the average of the two scans (i.e., adjusted UltraScan650™ and DXA), suggesting a proportional constant error and proportional constant variability in measurements of BMD from the UltraScan650™. The UltraScan650™ is not a valid alternative to DXA for diagnostic purposes; however, the UltraScan650™ could be used as a screening tool in the clinical and research setting given the linear transformation is employed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».