ASSESSMENT OF HIP FRACTURE RISK IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Hip fractures in older adults have severe effects on patients’ morbidity as well as mortality, so it is crucial to avoid this injury through the early identification of patients at high risk. Currently, the diagnosis of osteoporosis and consequently hip fracture risk is done through the measurement of bone mineral density by a dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) scan. However, studies show that this method is not accurate enough, and a high percentage of patients who sustain a hip fracture had non-osteoporotic DXA scans less than a year before the incidence. In this research, to enhance the hip fracture risk prediction, the effect of a femur’s geometry and bone mineral density distribution was considered in the hip fracture risk estimation. This was done through 2D and 3D statistical shape and appearance modeling of the proximal femur using standard clinical DXA scans. To assess the proposed techniques, destructive mechanical tests were performed on 16 isolated cadaveric femurs. Also, through collaboration with the Canadian Osteoporosis Study (CaMos), the proposed statistical techniques to predict the hip fracture risk were evaluated in a clinical population as well. The results of this study showed that new techniques can enhance hip fracture risk estimation; in the clinical study, 2D and 3D statistical modeling were able to improve identifying patients at high risk by 40% and 44% over the clinical standard method. Also, the percentage of correct predictions using 2D statistical models did not differ significantly from the 3D predictions. Therefore, by applying these techniques in clinical practice it could be possible to identify patients at high risk of sustaining a hip fracture more accurately and eventually reduce the incidence of hip fractures and the pain and social and economic burden that comes with it.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».