Association of cartilage <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si1.svg"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi mathvariant="normal">T</mml:mi><mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn><mml:mi mathvariant="normal">ρ</mml:mi><mml:mspace width="0.25em"/></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si2.svg"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi mathvariant="normal">T</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math> relaxation time measurement with hip osteoarthritis progression: A 5-year longitudinal study using voxel-based relaxometry and Z-score normalization
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the longitudinal changes of cartilage T 1 ρ and T 2 relaxation time measurements in hip-OA patients. Methods A calibration study compared two scanner data, Scanner-1 (GE Discovery MR750 3.0T) with unilateral acquisition protocol and Scanner-2 (GE Signa Premier 3.0T) with bilateral acquisition protocol, using nine subjects(average age = 40.33 ± 13.53 years, 5 females), including one hip-OA subject. Quantified parameters from the Scanner-2 were adjusted using voxel-based relaxometry(VBR) and Z-score normalization to reduce the inter-scanner variability. Eighteen hip-OA Subjects (age = 53.11 ± 14.96 years, 12 females) were recruited to the longitudinal variability study from 2016, comprising five assessments at 1-year intervals. Baseline to 3rd-year data used unilateral acquisition with Scanner-1, while 4th-year data used bilateral acquisition with Scanner-2. A linear mixed-effects model(LME) assessed trajectory analyses, with acquisition year, age, sex, body mass index(BMI), and Kellgren-Lawrence(KL) score as predictor variables and cartilage mean T 1 ρ and T 2 values as outcomes. Results VBR analysis after Z-score normalization showed that only a few of the whole cartilage voxels had significant differences in T 1 ρ ( femur-2.36 % and acetabular-3.23 %) and T 2 (femur-2.30 % and acetabular-2.94 %) values between the scanners. The LME analysis showed that the BMI predictor variable was significantly correlated with the femur T 1 ρ (p < 0.0001) and T 2 (p < 0.0001) and acetabular T 1 ρ (p < 0.0001) and T 2 (p < 0.0001) cartilage region. Conclusion The calibration study demonstrated the effectiveness of VBR and Z-score normalization in reducing inter-scanner variability. The longitudinal study revealed a significant correlation between T 1 ρ and T 2 values of the cartilage and BMI; also the T 1 ρ and T 2 values increased over time in some of the cartilage subregions.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,326 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».