Pediatric data for normal distal femur bone mineral density in children aged 3 to 18 years using the lunar prodigy densitometer
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Children with compromised weight bearing and limited mobility due to neuromuscular impairments are particularly at risk for low trauma long bone fractures. Whilst dual-energy absorptiometry scan (DXA) is a useful tool to assess areal bone mineral density (aBMD) in children, several obstacles can impede proper assessment of whole body (WB) or lumbar spine (LS) aBMD in this population. Musculo-skeletal deformities and orthopaedic hardware can render measurement of aBMD at these sites uninterpretable or impossible. For example, measurement of LS aBMD in a child with a neuromuscular scoliosis may be technically infeasible and clinically invalid if orthopaedic hardware is located in the region of interest. The lateral distal femur (LDF) has been proposed as an alternative site for aBMD assessment. Furthermore, distal femur fractures are common in this population, making LDF aBMD assessment clinically relevant. There are few normative data for aBMD at the LDF in children. This study aimed to construct normative centile curves for LDF aBMD using data from healthy children aged 3-18 years using the Lunar Prodigy DXA scan. Methods: This was a cross-sectional assessment of 241 healthy Canadian children (48% males, near 89% Caucasian) ranging in age from 3-18 years. aBMD measures were completed at 3 different regions of the LDF ("region 3, 4 and 5"), LS and WB using the Lunar Prodigy Densitometer. Age was chosen as the scaling variable and sex-specific reference curves for each of the 3 LDF regions were generated using LMS-ChartMaker Pro. LDF aBMD-for-age Z-scores were calculated then compared to WB and LS aBMD and anthropometric data by correlation analysis. Linear regression and ANOVA studies were used to examine predictors associated with aBMD at the different LDF regions. Results: LDF aBMD measurements were progressively higher with older age (R2 = 0.64 Region 3; R2 = 0.77 region 4; R2 = 0.83 region 5; p-value < 0.0001 for all regions) and were highly correlated with height and weight (R2 ≥ 0.60, p-value <0.0001or all regions). Furthermore, LDF aBMD was highly correlated with WB (R2 ≥ 0.74; p-value <0.0001 for all regions) and LS aBMD measurements (R2 ≥ 0.71; p-value < 0.0001for all regions). LDF region 3 Z-scores correlated best with LS aBMD Z-scores (R2 = 0.36; p-value < 0.0001) while region 5 Z-scores correlated best with WB aBMD Z-scores (R2 ≥ 0.41; p-value < 0.0001). At each femoral region, sex differences in aBMD depended significantly on age (p-value for interaction ≤ 0.005).Conclusion: This is the first study to provide normative data for LDF aBMD in children between the ages of 3 and 18 years, using the Lunar Prodigy DXA scan.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».